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HSSOGSA

版本1.1.1.1 (1.84 MB hisham shehadeh

一种混合精子群优化和引力搜索算法(HSSOGSA)

https://github.com/sh7adeh1990/HSSOGSA

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更新2021年5月12日

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一种新的混合优化算法，叫做“(HSSOGSA)”与“引力”的结合

提出了搜索算法(GSA)和精子群优化算法(SSO)。该算法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，综合两种算法的优势。

论文:Shehadeh, Hisham A.“用于全局优化的混合精子群优化和引力搜索算法(HSSOGSA)”。神经计算与应用，施普林格科学与商业媒体有限责任公司，2021年3月，doi:10.1007/s00521-021-05880-4。

CEC2017的数据集在数据集．

hisham shehadeh(2022)。HSSOGSAGitHub (https://github.com/sh7adeh1990/HSSOGSA/releases/tag/1.1.1.1)。检索2022年10月22日．

Shehadeh, Hisham A.“用于全局优化的混合精子群优化和引力搜索算法(HSSOGSA)”。神经计算与应用，施普林格科学与商业媒体有限责任公司，2021年3月，doi:10.1007/s00521-021-05880-4。

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MLA	Shehadeh, Hisham A.“用于全局优化的混合精子群优化和引力搜索算法(HSSOGSA)”。神经计算与应用，施普林格科学与商业媒体有限责任公司，2021年3月，doi:10.1007/s00521-021-05880-4。
美国心理学协会	Shehadeh . A.(2021年)。用于全局优化的混合精子群优化和引力搜索算法(HSSOGSA)。神经计算与应用。施普林格科学和商业媒体有限责任公司。检索自https://doi.org/10.1007%2Fs00521-021-05880-4
助理	@article{Shehadeh_2021, doi = {10.1007/s00521-021-05880-4}， url = {https://doi.org/10.1007%2Fs00521-021-05880-4}， year = 2021, month = {mar}， publisher ={施普林格Science and Business Media {LLC}}， author = {Hisham A. Shehadeh}， title ={用于全局优化的混合精子群优化和重力搜索算法({HSSOGSA})}， journal ={神经计算与应用}}