引入距離因素的擬態(tài)物理學(xué)算法
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在當(dāng)今社會(huì)，優(yōu)化問(wèn)題已經(jīng)存在于各個(gè)領(lǐng)域，這也一直是人們探討和研究的課題。且隨著科學(xué)技術(shù)及工程應(yīng)用的不斷發(fā)展，人們對(duì)優(yōu)化技術(shù)的要求也越來(lái)越高。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法已經(jīng)不能解決這些復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。人類通過(guò)長(zhǎng)期對(duì)自然界各種自然現(xiàn)象的觀察和理解，逐步向大自然學(xué)習(xí)，通過(guò)對(duì)自然規(guī)律、生命進(jìn)化過(guò)程、生物智能行為的借鑒和模擬，構(gòu)造的用于求解復(fù)雜問(wèn)題的各種計(jì)算模型。常見(jiàn)的啟發(fā)式算法包括模擬自然進(jìn)化機(jī)制的進(jìn)化計(jì)算，典型的有遺傳算法，模擬生物群體智能行為的群體智能算法典型的有蟻群算法、微粒群算法，還有模擬物理化學(xué)原理的算法，典型的有模擬退火算法、類電磁算法、中心力算法、引力搜索算法和人工化學(xué)過(guò)程算法以及模擬人類內(nèi)部復(fù)雜系統(tǒng)的算法等等。這些啟發(fā)式算法中，除模擬退火算法是單點(diǎn)搜索算法外，其余算法都是基于種群的搜索算法，除中心力算法是確定性方法外，其余算法都是隨機(jī)搜索算法。
擬態(tài)物理學(xué)算法是受擬態(tài)物理學(xué)啟發(fā)的一種全局優(yōu)化算法，是一種隨機(jī)優(yōu)化算法，基于牛頓萬(wàn)有引力定律定義了個(gè)體之間的虛擬作用力，制定了作用力規(guī)則。本文在擬態(tài)物理學(xué)算法的作用力規(guī)則的基礎(chǔ)上，引入了一個(gè)新的參數(shù)，即個(gè)體之問(wèn)的距離，并且隨著個(gè)體間距離的不同，個(gè)體之間的作用力也隨之變化，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在這種新的作用力規(guī)則下算法的有效性。
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