万有引力搜索算法在参数调整中有哪些关键点，如何通过这些调整提高算法的全局搜索能力和收敛速度？

万有引力搜索算法（GSA）是一种受到天体物理学启发的优化算法，其性能很大程度上依赖于算法参数的合理选择和调整。为了提升GSA的全局搜索能力和加快收敛速度，以下几个参数的调整尤为关键：

参考资源链接：[万有引力搜索算法：原理、现状与改进策略](https://wenku.csdn.net/doc/1m9y5w3att?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 引力常数（G）：G是控制搜索粒子间引力大小的参数，其值直接影响算法的全局搜索能力。较大的G值能够增强全局搜索能力，有助于算法跳出局部最优解。但G值过大可能导致搜索过程过于活跃，难以稳定在最优解附近。因此，应根据问题特性适当调整G值的初始大小及其衰减策略。

2. 惯性系数（α）：α控制粒子的运动速度，也即搜索过程中的探索与开发平衡。初始α值较大有利于提高探索能力，有助于算法全局搜索；而随着迭代的进行，逐步减小α值有利于加强开发能力，加速算法的收敛。因此，采用时间衰减函数或自适应调整策略来动态变化α值是一个有效的方法。

3. 搜索粒子的数量（N）：在GSA中，搜索粒子的数量N与解空间的探索能力成正比。增加粒子数量可以提高解空间的覆盖度，但同时会增加计算负担。在实际应用中需要权衡计算资源和算法性能，合理选择粒子数。

4. 迭代次数（T）：迭代次数决定了算法的运行时间，而收敛速度与迭代次数的平方成反比。因此，在满足算法精度要求的前提下，应尽量减少迭代次数，同时保持算法的鲁棒性和稳定性。

通过上述参数的细致调整，结合问题的特性，可以在保证全局搜索能力的同时，提高算法的收敛速度，使得万有引力搜索算法在各类优化问题中表现出更好的性能。为了更好地理解这些参数调整背后的原理，并学习如何应用这些参数，建议阅读《万有引力搜索算法：原理、现状与改进策略》。这本书详细解析了GSA的工作机制和参数影响，提供了改进策略和实验分析，是深入研究和应用GSA的宝贵资源。

参考资源链接：[万有引力搜索算法：原理、现状与改进策略](https://wenku.csdn.net/doc/1m9y5w3att?spm=1055.2569.3001.10343)