万有引力算法

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。

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。

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。

这项研究利用混沌图案嵌入到最新的基于人口的元启发式算法——引力搜索算法（GSA）的引力常数（G）中。此外，还引入了一种自适应归一化方法，以确保从探索阶段平稳过渡到开发阶段。为了评估基于混沌的GSA算法在探索和利用方面的性能，研究使用了十二个有偏差的基准函数作为案例研究。

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。

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

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

数学方法与地理问题碰撞的火花 本书以Excel为工具，展示了多种数学方法在解决地理问题上的应用。涵盖回归分析、主成分分析、聚类分析等众多分析方法，并详细阐述其计算过程。 通用方法，广泛应用 虽然案例基于地理数据，但书中方法适用于各个领域。只需更换数据来源，即可将计算流程应用于其他学科。 适用人群 本书经过多年实践检验，适合地理学、生态学、环境科学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读参考。

这句话概括了MATLAB的开发者The MathWorks, Inc.的观点。MATLAB 6是一个雄心勃勃的程序，包含数百个命令来进行数学运算。

Oracle数据库管理人员必备的常用动态性能表(有书签)，可用于高效查找和优化数据库性能。