「深度学习之优化算法」(十六)万有引力算法

1. 万有引力算法简介

(以下描述,均不是学术用语,仅供大家快乐的阅读)
万有引力算法(Gravitational Search Algorithm)是受物体之间的万有引力启发而提出的算法。算法提出于2008(2009)年,时间不长,不过相关的文章和应用已经相对较多,也有不少的优化改进方案。
  万有引力算法中,每一个物体的位置代表了一个可行解,而物体的质量则反映了该位置的好坏,位置越好的物体的质量越大,反之物体的质量越小(质量由适应度值计算出,不是直接相等)。物体在解空间中的运动方式由其他物体的引力决定,质量越大的物体,在同等引力作用下的加速度较小,所以单位时间内的速度也相对较小,位移距离较短,反之加速度和速度都较大,位移距离较长。故可以简单的认为,位置越优的个体的移动速度越慢,位置越差的个体的移动速度越快

2. 算法流程

万物之间皆有万有引力,不过在我们谈到万有引力之时,对象大多是天体,否则万有引力太小可以忽略不计。所有这次我们的主角就是天体了。(总不可能是苹果吧)。

  每一个天体都有个属性:位置X,质量M,加速度A&#x

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