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【优化求解】基于混沌引力搜索算法求解单目标问题matlab代码
1 简介 针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（ｇｒａｖｉｔａｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＳＡ）。首先 利 用 Ｓｏｂｏｌ序列初始化种群，增强 算法全局搜索能力；其次引入 Ｈａｍｍｉｎｇ贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最【优化求解】基于混沌引力搜索算法求解单目标问题matlab代码
1 简介 针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（ｇｒａｖｉｔａｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＧＳＡ）。首先 利 用 Ｓｏｂｏｌ序列初始化种群，增强 算法全局搜索能力；其次引入 Ｈａｍｍｉｎｇ贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最【优化求解】基于生物地理学结合重力引力搜索优化求解算法matlab源码
一、重力引力搜索算法 1.1BBO算法 生物地理学优化算法(BBO)是由Dan Simon于2008年提出的一种基于生物地理学理论发展起来的算法。与其他智能算法类似，BBO也是一种基于种群优化的算法，不过它将种群中的每个解看成一个栖息地，将解的适应度看成栖息地的HSI，解的每个分量则是一个SI全闪阵列GSa保障大型多元化集团5到10年的业务发展
项目背景：浙江宝盛投资股份有限公司是一家多元化经营的大型企业，业务遍及建筑业、酒店旅游业、房地产业、有色金属矿产业，随着规模的扩大，员工数量已高达11000多人。面临的挑战：1.集团信息中心的虚拟机环境扩展的压力逐渐加大2.先前存储系统无法满足前端虚机的迅猛增长3.4G FC的链路也无Infortrend新一代GS存储系统性能全面提升
Infortrend推出两款全新一代的存储解决方案：统一存储EonStor GS Gen2和全闪存EonStor GSa Gen2，NAS性能提高60％以上。性能上的提高，让新的存储系统能够适应更为严苛的应用环境，尤其更有能力应对数据密集型应用。更重要的是，GS Gen2综合实力全面提升，同等价位上使用价值更高，给予用户更多的Infortrend新一代存储系统支持32Gb FC / 25GbE连接，性能更加强劲
Infortrend普安科技新一代统一存储系统EonStor GS Gen 2、全闪阵列EonStor GSa Gen2正式发布！GS/ GSa Gen 2支持32Gb FC和25GbE连接，具有出色的性价比。GS / GSa Gen 2搭载Intel先进的CPU平台，具备更高的带宽、更大的内存容量、每核心的性能也会更强。与前代相比，GS / GSa Gen 2性能提存储 NAB 2019: Infortrend赢得Video Edge颁发的Future最佳表现奖
Infortrend全闪SAN存储一站式解决方案获得了Future的最佳表现奖，该奖项由Video Edge在2019 NAB 展会上颁发。这套高带宽解决方案EonStor GSa AFA（全闪存阵列）配备2 x 25Gb iSCSI ，支持多达6个8K DPX流媒体，突破了工作流程制作效率的记录。Infortrend借助ATTO技术而推出的这个一站式解决EonStor GSa 2024 全闪存阵列获得国际权威媒体的五星级认可
EonStor GSa 2024 全闪存阵列获得国际专业IT杂志的五星好评，斩获编辑选择大奖。 这家媒体的资深存储专家对EonStor GSa 2024 全闪存阵列给出了这样的评语：“EonStor GSa 2024RC 功能齐全，不仅提供丰富多样的数据存储服务，更具备优异的全闪存存储性能、巨大的存储空间扩展能力，以及多种规