💥1 概述
本文将十张混沌图嵌入到最近提出的基于人口的元启发式算法（G）的引力常数（G）中，称为引力搜索算法（GSA）。同时，提出了一种从勘探阶段顺利过渡到开采阶段的自适应归一化方法。作为案例研究，12个偏移和偏置基准函数评估了所提出的基于混沌的GSA算法在探索和开发方面的性能。
在基于群体的元启发式中，搜索过程分为两个主要阶段：探索与开发。在探索阶段，随机行为可以探索尽可能广泛的搜索空间。相比之下，快速开发有前途的地区是后一阶段的主要目标。由于基于群体的元启发式算法的随机性，在这两个阶段之间找到适当的平衡确实具有挑战性。文献表明，混沌地图能够改善这两个阶段。这项工作将十张混沌图嵌入到最近提出的基于人口的元启发式算法（G）的引力常数（G）中，称为引力搜索算法（GSA）。同时，提出了一种从勘探阶段顺利过渡到开采阶段的自适应归一化方法。作为案例研究，12个偏移和偏置基准函数评估了所提出的基于混沌的GSA算法在探索和开发方面的性能。进行称为Wilcoxon秩和的统计检验来判断结果的重要性。结果表明，正弦图是显著提高GSA性能的最佳图谱。
参考文献：
下载链接：Chaotic gravitational constants for the gravitational search algorithm - ScienceDirect
📚2 运行结果
部分代码：
clear all P_no=30; Max_iteration=500; Run_no=2; ElitistCheck=1; All_Convergence_curves=zeros(2,Max_iteration); chValue=20; F_index = 1; for Algorithm_num=1:11 for i=1:Run_no if Algorithm_num==1 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==2 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==3 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==4 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==5 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==6 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==7 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==8 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==9 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==10 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end if Algorithm_num==11 cg_curve=GSA(F_index,P_no,Max_iteration,ElitistCheck,Algorithm_num,chValue); end temp(i,:)=cg_curve; end All_Convergence_curves(Algorithm_num,:)=mean(temp); end figure for k = 1:size(All_Convergence_curves,1) semilogy(All_Convergence_curves(k,:)) hold on end legend('GSA', 'CGSA1', 'CGSA2', 'CGSA3', 'CGSA4', 'CGSA5', 'CGSA6', 'CGSA7', 'CGSA8', 'CGSA9', 'CGSA10') save resuls
🌈3 Matlab代码实现
🎉4 参考文献
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