在尋優(yōu)問題中，種群優(yōu)化算法無疑是一個(gè)強(qiáng)大且實(shí)用的工具。其中，引力搜索算法（Gravity Search Algorithm, GSA）以其獨(dú)特的思想和優(yōu)秀的性能，成為了這個(gè)領(lǐng)域的重要組成部分。

一、引力搜索算法簡(jiǎn)介

引力搜索算法（GSA）是由 E. Rashedi 提出的，用于解決優(yōu)化問題，特別是非線性問題，它遵循牛頓的萬(wàn)有引力定律原理。 在所提議的算法中，粒子被視為物體，并在考慮其質(zhì)量的情況下估算其性能。 引力是質(zhì)量相互加速的趨勢(shì)。 它是自然界中的四種基本力之一（其它是電磁力、弱核力和強(qiáng)核力）。

宇宙中的每個(gè)粒子都會(huì)吸引其它粒子。 重力無處不在。 雖然它是最弱的力量，但它是最可觀的力量。 由于引力，人們可以在地球上行走，行星可以繞太陽(yáng)運(yùn)行。 任何物體的引力都與其質(zhì)量成正比。 因此，質(zhì)量更大的物體具有更大的引力。 重力的必然性令它與所有其它自然力區(qū)分開來。 牛頓引力的行為方式稱為遠(yuǎn)距離作用。 它是從經(jīng)驗(yàn)觀察中推導(dǎo)出的一般物理定律，艾薩克·牛頓（Isaac Newton）稱其為歸納推理。 它是牛頓的《自然哲學(xué)數(shù)學(xué)原理》中闡述的經(jīng)典力學(xué)的一部分，該書于 1687 年 7 月 5 日首次出版。

1686 年 4 月，當(dāng)牛頓向皇家學(xué)會(huì)提交第一本未出版的書稿時(shí)，羅伯特·胡克（Robert Hooke）聲稱牛頓是從他那里得到了平方反比定律。 用今天的語(yǔ)言來說，定律說所有“點(diǎn)質(zhì)量”通過沿任兩點(diǎn)連線的作用力吸引所有其它“點(diǎn)質(zhì)量”。

二、GSA的工作原理

在GSA中，種群的每個(gè)個(gè)體都被賦予一個(gè)質(zhì)量值，這個(gè)質(zhì)量值與個(gè)體的適應(yīng)度值（或函數(shù)值）相關(guān)。質(zhì)量越大的個(gè)體，其對(duì)其他個(gè)體的吸引力就越大，這意味著質(zhì)量大的個(gè)體更可能被搜索到。通過模擬引力的作用，個(gè)體在解空間中移動(dòng)，以尋找更好的解。

三、GSA的優(yōu)點(diǎn)

全局搜索能力：GSA的全局搜索能力較強(qiáng)，能夠有效地搜索到全局最優(yōu)解，這對(duì)于處理復(fù)雜的優(yōu)化問題非常重要。

參數(shù)少：GSA的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是其參數(shù)較少，這使得算法的調(diào)整和使用變得相對(duì)容易。

適用性廣：GSA可以廣泛應(yīng)用于連續(xù)空間和離散空間的優(yōu)化問題，且可以處理各種類型的約束條件。

四、GSA的應(yīng)用

由于其優(yōu)秀的搜索能力和廣泛的適用性，GSA已被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、圖像處理和電力系統(tǒng)優(yōu)化等。

總的來說，引力搜索算法（GSA）以其獨(dú)特的物理啟發(fā)式搜索策略，為解決復(fù)雜優(yōu)化問題提供了一種新的視角和方法。雖然GSA仍然存在一些待解決的問題，比如如何有效處理噪聲和不確定性等，但隨著研究的深入，赫茲量化交易軟件相信GSA將在未來發(fā)揮更大的作用。

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