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引力搜索算法 (GSA) 是一种基于引力和质量相互作用定律的优化算法。该算法基于牛顿引力：“宇宙中的每个粒子都以与它们的乘积成正比的力吸引其他每个粒子。它们的质量与它们之间距离的平方成反比”。

一种新的混合优化算法，称为“（HSSOGSA）”，结合“重力” 提出了搜索算法（GSA）''和''精子群优化（SSO）''。 所提出算法背后的基本概念和思想是将 SSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的优势。 论文：Shehadeh, Hisham A.“用于全局优化的混合精子群优化和引力搜索算法 (HSSOGSA)。” 神经计算与应用，Springer Science and Business Media LLC，2021 年 3 月，doi：10.1007/s00521-021-05880-4。

这项工作将十张混沌图嵌入到最近提出的基于人口的元启发式算法称为引力搜索算法 (GSA) 的引力常数 (G) 中。 此外，还提出了一种自适应归一化方法，以平滑地从探索阶段过渡到开发阶段。 作为案例研究，十二个偏移和有偏差的基准函数在探索和利用方面评估了所提出的基于混沌的 GSA 算法的性能。 文章链接： http : //www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494617300121 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** ****************************************************** *****************************

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引力搜索算法 引力搜索算法（GSA）的Python代码，用于最小化基准函数。 参考：Rashedi，Esmat，Hossein Nezamabadi-Pour和Saeid Saryazdi。 “ GSA：引力搜索算法。” 信息科学179.13（2009）：2232-2248。 所使用的代码模板类似于在链接上提供的代码： : 和mathworks上的GSA的matlab版本。 兼容代码：-Python：2. *或3. * 此代码可用于非商业目的。 如果您在工作中使用它，将不胜感激。

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引力搜索算法是近年提出的一种颇具潜力的全局优化算法，已经成功应用到了各种工程实践中，然而它在求解复杂工程优化问题时容易出现早熟收敛问题。为了在一定程度上避免早熟收敛现象，提出一种应用精英反向学习策略的引力搜索算法（EOGSA）。在演化进程中，对当前种群中的每个个体分别执行精英反向学习策略，生成一个精英反向种群，并将生成的精英反向种群与当前种群同时进行竞争，选择出下一代种群。在一系列经典函数优化测试问题上的对比实验结果表明，EOGSA算法能够提高传统引力搜索算法的性能，在一定程度上避免早熟收敛的缺点。

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混沌重力搜索算法 (CGSA) 已被用于解决三个机械工程设计问题，包括焊接梁设计 (WBD)、压缩弹簧设计 (CSD) 和压力容器设计 (PVD)。 该论文已发表在 World Journal of Engineering (Emerald) 上。 这是论文的源代码： 相反，S. 和 Bala, P. (2020)，“用于解决机械工程设计问题的基于 Swarm 的混沌引力搜索算法”，世界工程杂志，Vol。 17 第 1 期，第 97-114 页。 DOI： https : //doi.org/10.1108/WJE-09-2019-0254 如果您无法访问该论文，请给我发送电子邮件至 sajad.win8@gmail.com，我显然会将论文发送给您。 所有源代码和额外信息以及更多优化技术都可以在我的 Github 页面https://github.com/SajadAHMAD1 中