引力搜索算法 Gravitational Search Algorithm（GSA）优化算法 Python示例代码

# 引力搜索算法 Gravitational Search Algorithm（GSA）优化算法 Python示例代码 本项目演示了如何使用 Gravitational Search Algorithm（GSA）优化算法来解决优化问题，并绘制优化过程中的收敛曲线。 ## 项目结构 - `GSA.py`: 包含 Gravitational Search Algorithm 的实现和测试函数的引用。 - `test_function.py`: 包含一些测试函数，用于在 GSA 中进行优化。 - `README.md`: 项目说明文档。 ## 运行环境 - Python 3.x - Numpy - Matplotlib - Scipy ## 如何运行 1. 安装所需的依赖库： ```bash pip install numpy matplotlib scipy ``` 2. 运行主程序 `GSA.py`： ```bash python GSA.py ``` 3. 程序会输出最优适应值和对应的变量值，并统计多次运行的平均适应值和标准差。 ## 注意事项 - 如果需要尝试不同的测试函数，可以在 `GSA.py` 中修改 `demo_func`。 - 可以调整算法参数和迭代次数以获得更好的优化效果。 ## 算法介绍 Gravitational Search Algorithm（GSA）是一种群体智能算法，灵感来自于物体之间的引力和质量之间的关系。GSA 通过模拟物体之间的引力和质量，实现对解空间的全局搜索和优化。算法通过引力、加速度等物理概念，模拟了物体之间的相互作用，从而实现了逐步优化的过程。 以下是 GSA 算法的基本原理和步骤： 1. **初始化种群**: 随机生成一组初始解，称为粒子或个体，作为种群的起始点。 2. **计算适应度值**: 计算每个粒子的适应度值，即优化问题的目标函数值。 3. **计算质量和引力**: 根据适应度值，计算每个粒子的质量，并计算每对粒子之间的引力。 4. **计算加速度**: 根据引力和质量，计算每个粒子受到的加速度。 5. **更新速度和位置**: 根据加速度，更新粒子的速度和位置。 6. **迭代优化**: 重复进行计算、更新和迭代等操作，直到达到预定的迭代次数或满足终止条件为止。 7. **输出结果**: 在迭代结束后，GSA 算法输出最终种群中适应度最好的粒子，即优化问题的最优解。