引力搜索算法(GSA)及其实现的MATLAB代码

引力搜索算法(GSA)及其实现的MATLAB代码

引力搜索算法(GSA)是一种基于自然界引力规律的优化算法，类比于天体间的相互吸引作用，在解空间中模拟天体的运动和相互作用，从而寻找全局最优解。本文将介绍GSA算法的具体实现原理，并提供用MATLAB编写的代码实现。

GSA算法的核心思想是模拟天体之间相互吸引的力作用，将每个待求解问题的解看作一个天体，根据解的适应度大小计算引力值，并根据距离的远近调整天体的位置。在不断迭代更新之后，得到全局最优解。具体过程如下：

1. 初始化：随机生成初始解，并计算每个解的适应度值。

2. 计算引力：根据每个解的适应度值计算引力大小，引力值越大则代表解越有可能成为最优解。

3. 计算加速度：计算每个解所受到的总引力，并据此计算加速度。

4. 更新位置：根据加速度和速度更新每个解的位置，并保证解在可行域内。

5. 重复以上步骤，直至满足停止条件。

以下是使用MATLAB实现GSA算法的代码：

function [Best_score,Best_pos,G_curve]=GSA(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
% N: population size
% Max_iter: maximum number of i