说明：引力搜索算法与粒子群算法结合的混合算法，多大量的标准测试函数进行测试。
PSO GSA 引力搜索算法 粒子群算法 混合算法
说明：GSA的原理是通过将搜索粒子看作一组在空间运行的物体,物体间通过万有引力相互作用吸引,物体的运行遵循动力学的规律。适度值较大的粒子其惯性质量越大,因此万有引力会促使物体们朝着质量最大的物体移动,从而逐渐逼近求出优化问题的最优解。GSA具有较强的全局搜索能力与收敛速度。随着GSA理论研究的进展,其应用...
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说明：应用背景近年来，已经开发了各种启发式优化方法。许多这些方法的灵感来自于群体行为的性质。本文提出了一种新的优化方法介绍了基于重力和质量相互作用的算法。在建议的算法，搜索代理是一个集合的每个交互的群众基于牛顿引力定律和运动规律。所提出的方法有与一些著名的启发式搜索方法相比。所获得的结果证实所提出的方法在...
matlab 算法 代码 obhectiveGSA
说明：新混合人口 basedalgorithm （PSOGSA） 是与组合中群优化 （PSO） 重力方法优于 (GSA) 提出的。主要思想是探究的将两个 algorithmsd deOao 强度与 GSA tosynthesize 能力集成能力开采中粒子群优化算法
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说明：程序提出了一种基于人群混合算法，是粒子群优化和引力搜索算法的组合。主要目标提高整合PSO和GSA算法的能力
目标搜索 GSA+PSO gsa-pso GSA-算法 引力算法
说明：
说明：蝗虫算法：蝗虫优化算法是模拟自然界蝗虫种群捕食行为而提出的一种群智能优化算法,主要利用了蝗虫间的社会作用力把空间分为吸引空间、舒适空间和排斥空间,根据不同蝗虫间距离大小的变化来改变空间范围从而找到最优位置。该算法具有结构简单、稳定性强、参数较少、收敛较快等特点。
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说明：蚁群算法是在1992年由意大利学者M．Dorigo及其同事受蚂蚁觅食过程中路径选择行为的启发而提出的仿生进化算法。在长期的研究中他们发现蚂蚁虽然没有视觉，但是在搜索食物的过程中总能找到距离食物源最短的路径。在初始阶段，蚂蚁在随机的路径上行走并释放信息激素(Pheromone)，信息激素会随着时间的推...
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说明：粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种 “随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。
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说明：自动驾驶车辆轨迹跟踪程序，可以运行，可以出图。
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