基于引力模型和GIS的中国省域人口迁移研究，胡科林，郑新奇，改革开放以来，大规模人口迁移是我国最为壮观的社会潮流之一。人口迁移对人口再分布与区域经济社会发展产生了重要影响。在现如今

分享了Galaxy Gravity Optimization银河引力优化算法源代码及其原文，更多算法可进入空间查看

使用turtle模块的天体引力模拟程序, 支持模拟引力、天体轨道, 使用了万有引力定律。 支持高性能的科学计算, 使用numba模块; 支持绘制行星图像; 增加了拖动鼠标发射飞船功能。 本资源还包含程序的多个测试及改编版本。

这是一个简单的 MATLAB 函数，它根据 ECI 或 ECEF 中的位置向量计算 ECI 或 ECEF 中的重力向量。

完整代码，可直接运行

万有引力搜索算法(gravitational search algorithm,GSA)相比于传统的优化算法具有收敛速度快、开拓性能强等特点,但GSA易陷入早熟收敛和局部最优,搜索能力较弱.为此,提出一种基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法(gravitational search algorithm based on improved tent chaos,ITC-GSA).首先,改进Tent混沌映射来初始化种群,利用Tent混沌序列随机性、遍历性和规律性的特性使得初始种群随机性和遍历性在可行域内,具有加强算法的全局搜索能力;其次,引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度;再次,设计成熟度指标判断种群成熟度,并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛,帮助种群跳出局部最优;最后,对10个基准函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够有效克服GSA易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,提高算法的收敛速度和寻优精度.

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”。

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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： ****************************************************** ****************************************************** *****************************