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。

基于GSA改进算法的电力系统不良数据的辨识研究.pdf

Jx-WFST：包装特征选择工具箱 -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ------------- * 该工具箱提供了 40 多种包装器特征选择方法 * 提供了如何在基准数据集上应用这些方法的示例 * 这个 Jx-WFST 工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Wrapper-Feature-Selection-Toolbox找到

提出了一种新的混合基于种群的算法（PSOGSA），结合了粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）。 主要思想是将 PSO 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。 一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法在演化最佳解决方案中进行比较。 论文：A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization，IEEE International Conference on Computer and Information Application(ICCIA 2010)，中国，2010，pp.374-377，DOI： http ://dx.doi.org/10.1109/ICCIA .2010.6141614 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： ***

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

matlab代码粒子群算法基于突变的GPS和PSOGSA的MATLAB代码 执行功能优化的代码。 这是题为“用于工程设计问题的引力搜索和粒子群优化方法的模糊突变嵌入式混合动力”的论文代码。 给出的代码是针对两种算法的： 基于变异的GPS（MGPS） 基于突变的PSOGSA（MPSOGSA） 参数 必须在main.m文件中为MPSOGSA和MGPS设置以下参数 num-每个函数的运行次数 functionCount-您要执行的功能数 对于MGPS，您还可以设置yolu rho和phi-用于设置模糊隶属函数参数的值 为MGPS和MPSOGSA设置的参数 n-人口规模 iter-要执行的迭代 注意：要优化工程问题，必须更改代码，用engg取消注释所有函数调用，并注释不带engg的函数 运行代码 在上面指定的文件中设置所有必需的参数 运行文件main.m 链接以获取算法详细信息： 抽象的： 引力搜索算法（GSA）和粒子群优化（PSO）分别是自然启发式，基于群的优化算法。 尽管它们从一开始就已被广泛用于单目标优化，但是它们会过早收敛。 即使GSA和PSO的混合性能好得多，问题仍然存在。 因此，为

完整的引力搜索算法优化支持向量机GSA-SVM的matlab代码，可以直接运行，稍作修改就可以改为自己想要的程序，有详细的注释，简单易懂

GSA for PHEV-1 in order to do optimization

5G终端设备生态系统报告（GSA发布），（5G Device Ecosystem），Prepared by GSA based on data from the GSA Analyser for Mobile Broadband Devices (GAMBoD)

GSA的5G终端分析报告