在寻优问题中，种群优化算法无疑是一个强大且实用的工具。其中，引力搜索算法（Gravity Search Algorithm, GSA）以其独特的思想和优秀的性能，成为了这个领域的重要组成部分。
一、引力搜索算法简介
引力搜索算法（GSA）是由 E. Rashedi 提出的，用于解决优化问题，特别是非线性问题，它遵循牛顿的万有引力定律原理。 在所提议的算法中，粒子被视为物体，并在考虑其质量的情况下估算其性能。 引力是质量相互加速的趋势。 它是自然界中的四种基本力之一（其它是电磁力、弱核力和强核力）。
宇宙中的每个粒子都会吸引其它粒子。 重力无处不在。 虽然它是最弱的力量，但它是最可观的力量。 由于引力，人们可以在地球上行走，行星可以绕太阳运行。 任何物体的引力都与其质量成正比。 因此，质量更大的物体具有更大的引力。 重力的必然性令它与所有其它自然力区分开来。 牛顿引力的行为方式称为远距离作用。 它是从经验观察中推导出的一般物理定律，艾萨克·牛顿（Isaac Newton）称其为归纳推理。 它是牛顿的《自然哲学数学原理》中阐述的经典力学的一部分，该书于 1687 年 7 月 5 日首次出版。
1686 年 4 月，当牛顿向皇家学会提交第一本未出版的书稿时，罗伯特·胡克（Robert Hooke）声称牛顿是从他那里得到了平方反比定律。 用今天的语言来说，定律说所有“点质量”通过沿任两点连线的作用力吸引所有其它“点质量”。
二、GSA的工作原理
在GSA中，种群的每个个体都被赋予一个质量值，这个质量值与个体的适应度值（或函数值）相关。质量越大的个体，其对其他个体的吸引力就越大，这意味着质量大的个体更可能被搜索到。通过模拟引力的作用，个体在解空间中移动，以寻找更好的解。
三、GSA的优点
全局搜索能力：GSA的全局搜索能力较强，能够有效地搜索到全局最优解，这对于处理复杂的优化问题非常重要。
参数少：GSA的另一个优点是其参数较少，这使得算法的调整和使用变得相对容易。
适用性广：GSA可以广泛应用于连续空间和离散空间的优化问题，且可以处理各种类型的约束条件。
四、GSA的应用
由于其优秀的搜索能力和广泛的适用性，GSA已被广泛应用于许多领域，包括机器学习、人工智能、图像处理和电力系统优化等。
总的来说，引力搜索算法（GSA）以其独特的物理启发式搜索策略，为解决复杂优化问题提供了一种新的视角和方法。虽然GSA仍然存在一些待解决的问题，比如如何有效处理噪声和不确定性等，但随着研究的深入，赫兹量化交易软件相信GSA将在未来发挥更大的作用。