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⛄ 内容介绍
GSA是2009年提出的一种新型的启发式群智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。在GSA中，种群粒子相当于空间中运动的个体，这些个体在万有引力的作用下彼此吸引、运动，个体的质量是评价粒子好坏的标准，质量越大的个体吸引其他粒子的能力越强，即表示其对应的解更好，整个种群凭借粒子相互间力的作用相互运动实现信息的共享，并朝着最优区域展开搜索。
⛄ 部分代码
% GSA code v1.1.
% Generated by Esmat Rashedi, 2010.
% " E. Rashedi, H. Nezamabadi-pour and S. Saryazdi,
%揋SA: A Gravitational Search Algorithm? Information sciences, vol. 179,
%no. 13, pp. 2232-2248, 2009."
%
%This function checks the search space boundaries for agents.
function X=space_bound(X,up,low);
[N,dim]=size(X);
for i=1:N
% %%Agents that go out of the search space, are reinitialized randomly .
Tp=X(i,:)>up;Tm=X(i,:)<low;X(i,:)=(X(i,:).*(~(Tp+Tm)))+((rand(1,dim).*(up-low)+low).*(Tp+Tm));
% %%Agents that go out of the search space, are returned to the boundaries.
% Tp=X(i,:)>up;Tm=X(i,:)<low;X(i,:)=(X(i,:).*(~(Tp+Tm)))+up.*Tp+low.*Tm;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]毕晓君, 刁鹏飞. 基于引力搜索算法的异构无线传感器网络路由分簇算法[J]. 控制与决策, 2017, 32(3):7.
