基于引力搜索算法(GSA)求解最优目标的Matlab源码

基于引力搜索算法(GSA)求解最优目标的Matlab源码

引言：
引力搜索算法(GSA)是一种模拟物理引力作用的优化算法，用于求解最优化问题。它模拟了天体之间的引力相互作用，通过引力和质量的概念来更新搜索代理的位置。本文将介绍如何使用Matlab实现基于GSA的最优目标求解，并提供相应的源代码。

算法步骤：

1. 初始化参数和变量

   • 设置种群大小（PopulationSize）
   • 设置最大迭代次数（MaxIterations）
   • 初始化搜索代理的位置（AgentPosition）
   • 初始化搜索代理的质量（AgentMass）
   • 初始化最优解（BestSolution）
   • 初始化最优解的适应度值（BestFitness）

2. 计算适应度值

   • 根据问题的特定定义，计算每个搜索代理的适应度值（FitnessValue）

3. 更新引力和质量

   • 根据每个搜索代理的适应度值，计算引力（Gravity）和质量（Mass）的更新值

4. 更新位置

   • 根据引力和质量的更新值，更新每个搜索代理的位置（NewPosition）

5. 边界处理

   • 对于超出搜索空间边界的搜索代理，进行边界处理