使用混沌引力常数改进引力搜索算法

万有引力搜索算法在Matlab中考虑了粒子的质量和速度，并对它们进行适度函数分析。

二进制版的引力搜索算法（BGSA）程序，还挺有意思的。它其实就是经典的 GSA 算法在离散场景下的一个变形，适合二进制优化问题，比如特征选择、组合优化那类问题。代码是用 Matlab 写的，结构清晰，变量命名也比较规范，新手都能看得明白。 Matlab 的 BGSA 实现用了比较标准的引力模型，把个体位置、速度、质量都离散化了，效果还不错。和传统 GSA 相比，BGSA 更适合像 0-1 背包问题这种只能取 1 或 0 的情况。运行下来，结果收敛得挺快，调参空间也大。 想深入了解原理，可以看看这篇论文：BGSA: Binary gravitational search algorithm。写得

随着科技的进步，优化算法领域迎来了万有引力搜索算法的创新。这一算法利用数学模型模拟天体间的引力作用，为解决复杂优化问题提供了新的解决途径。特别是在Matlab程序的支持下，研究人员能够更高效地应用和实现这一算法，推动了优化领域的进步和应用。

matlab开发-混合粒子群优化和引力算法。混合粒子群优化引力算法（PSOGSA）是粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的有效结合。

广度优先搜索（BFS）是一种用于图或树的数据结构中的算法。它按层的顺序访问节点，即从根节点开始，然后访问与其相邻的所有节点，依次类推，直到所有节点都被访问。广度优先搜索常用于查找最短路径或最短生成树。

布谷鸟搜索算法的灵感来自鸟儿的巢寄生行为，听起来是不是就挺有意思？它属于那类“模拟自然界”的智能优化算法，核心原理其实蛮简单：随机性+模仿生物行为。莱维飞行就是它的杀手锏，搜索更广、跳得更远，挺适合全局优化的那种场景。 跟粒子群、蚁群那些老牌算法比起来，布谷鸟搜索（CS）在多峰函数时还挺能打，尤其适合复杂优化问题，比如图像分割、特征提取、组合调度这些。 你要是搞过二进制优化、混沌搜索，那它的各种改进版肯定不陌生。像二进制 CS在离散问题上挺实用，混沌 CS则更适合跳出局部最优。 代码实现方面也比较亲民，Matlab版写得还算清爽，逻辑分明，这份资源里的代码还顺带讲了下怎么优化结构，适合直接拿来

万有引力算法（GSA）是一种基于物理引力原理的优化算法，灵感来源于天体之间的引力相互作用。在GSA中，解决方案被模拟为天体，它们根据其质量和位置之间的引力相互影响来搜索最优解。算法通过更新每个天体的位置和速度，以全局搜索方式解决多目标优化问题，适用于复杂的非线性和多模态函数。MATLAB程序实现了23个预定义的基准函数，用于评估算法在各种优化挑战下的表现。用户可以通过修改objFuc.m文件来自定义目标函数进行测试。

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麻雀搜索算法 SSA 的 MATLAB 实现蛮适合拿来做优化实验练手的。算法灵感挺有意思，是从麻雀找食物那一套行为模式学来的——一边到处乱飞找吃的，一边靠叫声把同伴喊过来一起搞。这个过程，在代码里就变成了探索+分享两个阶段，模拟得还挺自然。 SSA.m是核心主力，写得比较清晰，初始化、迭代、适应度计算这些都有，而且麻雀的“行动逻辑”也有细分。比如怎么判断是跟着找，还是自己先冲一波，写得挺贴合生物行为的。 Get_Functions_details.m主要是测试用，里面定义了好几个常见的优化函数。你要是经常用 Rosenbrock、Ackley 这类 benchmark 函数做对比测试，这个文件