CPSOGSA：一种新型粒子群优化与引力搜索算法混合用于函数优化

"这篇研究论文探讨了一种名为CPSOGSA的新混合算法，该算法结合了粒子群优化(PSO)和引力搜索算法(GSA)的收缩系数，以提升函数优化的效果。PSO源于对鸟群行为的模拟，而GSA则受到质量相互作用定律的启发。CPSOGSA在23个标准单峰和多峰测试函数上的实验结果显示，它相对于传统的PSO和GSA具有更优的性能，体现在更快的收敛速度和避免陷入局部最小值的能力。作者Sajad Ahmad Rather和Dr. P Shanthi Bala在2019年ICAEEC会议上发表此研究成果，进一步展示了群体智能在优化问题中的应用潜力。" 在优化领域，粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）是两种常用的方法。PSO利用群体中粒子间的相对位置和速度来搜索解空间，通过模仿鸟群的集体行为，实现全局搜索。每个粒子代表一个可能的解决方案，粒子的速度和位置会随时间更新，以逐步接近最优解。另一方面，引力搜索算法（GSA）则是受到牛顿万有引力定律的启发，将搜索空间中的每一个解决方案视为具有质量的粒子，它们之间的引力关系决定了搜索的方向和速度。GSA在处理多模态问题时表现出色，能够较好地跨越局部极小值。 本文提出的CPSOGSA算法融合了这两种方法的优点。收缩系数在PSO中用于调整速度更新的范围，以控制粒子的探索和开发行为，防止过早收敛。在CPSOGSA中，这一概念被引入到GSA中，旨在更好地平衡全局探索和局部开发，提高算法的整体性能。通过在23个标准测试函数上的对比实验，CPSOGSA证明了其在收敛速度和避免局部最优方面的优势，这表明这种混合策略能够更有效地解决复杂优化问题。 总体来说，CPSOGSA算法是一种创新的优化工具，它结合了PSO的动态搜索能力和GSA的物理模型，以适应各种优化场景，特别是在解决高维度和多模态优化问题时。这一研究成果对于优化领域的理论发展和技术应用都具有重要意义，为未来混合智能算法的设计提供了新的思路。