引力搜索算法的改进.doc

针对烟花算法(FA) 寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点, 提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO). 算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善, 以提高算法的优化性能. 6 个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明, FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法, 在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.

PyCBC教程：有关如何使用PyCBC核心库分析引力波数据的教程和示例

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提出了一种新的混合优化算法，称为“（HSSOGSA）”，结合了“引力 搜索算法（GSA）”和“*子群优化（SSO）”。所提出算法背后的基本概念和思想是将 SSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的强度。 论文：Shehadeh, Hisham A. “用于全局优化的混合*子群优化和引力搜索算法 (HSSOGSA)”。神经计算和应用，Springer Science and Business Media LLC，2021 年 3 月，doi:10.1007/s00521-021-05880-4。

结合粒子群优化算法（PSO）和引力搜索算法（GSA），提出了一种新的基于种群的混合算法（PSOGSA）。主要思想是将 PSO 中的开发能力与 GSA 中的探索能力相结合，以综合两种算法的优势。一些基准测试函数用于将混合算法与标准 PSO 和 GSA 算法进行比较，以得出最佳解决方案。 论文: A New Hybrid PSOGSA Algorithm for Function Optimization, in IEEE International Conference on Computer and Information Application (ICCIA 2010), 中国, 2010, pp.374-377, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICCIA .2010.6141614

二元混合粒子群优化和引力搜索算法（BPSOGSA）.zip 本次提交包括混合 PSOGSA 的二进制版本，称为 BPSOGSA，用于解决二进制优化问题。 代码用于以下论文： S. Mirjalili, G.-G。Wang, LS Coelho，使用混合粒子群优化和引力搜索算法的二元优化神经计算和应用，出版中，2014，Springer，DOI：http ://dx.doi.org/10.1007/s00521-014-1629-6

面部吸引力预测 这是使用地标特征和gabor过滤器预测面部吸引力的存储库。 从以下获得的功能： 面部距离 面部比例 伽柏滤波器 如何运行： 首先必须通过运行generate_features.py生成所有功能 然后，您可以通过运行train.py来训练自己的模型 您可以通过运行demo.py对单个图像进行测试（在开头给出路径） 所需的库：Dlib，OpenCV，numpy，scipy，sklearn，imutils 验证结果： 演示： 请参阅下载整个数据集。

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描述 交错连续导通模式 (CCM) 图腾柱 (TTPL) 无桥功率因数校正 (PFC) 采用高带隙 GaN 器件，由于具有电源效率高和尺寸减小的特点，因此是极具吸引力的电源拓扑。此设计说明了使用 C2000:trade_mark: MCU 和 LMG3410 GaN FET 模块来控制此功率级的方法。为了提高效率，此设计采用了自适应死区时间和切相方法。非线性电压补偿器旨在减少瞬态期间的过冲和下冲。此设计选择基于软件锁相环 (SPLL) 的方案来精确地驱动图腾柱电桥。用于此设计的硬件和软件可帮助您缩短产品上市时间。 特性 在高压线路上具有交流输入 (90-230Vrms)、50-60Hz 和 3.3KW 额定功率 峰值效率为 98.75% 且总谐波失真 (THD) 小于 2% 提供 powerSUITE 支持，以使设计轻松适应用户要求 内置频率响应分析器 (SFRA) 以便验证并设计控制环路 低过零失真 说明了自适应死区时间、切相和非线性电压补偿器的实现方式 功率级控制可以在 C28x CPU 或并行 CLA 上运行