在物理学中，电荷周围的空间具有一种称为电场的特性。这种场对其他带电物体产生一种力。点电荷周围的电场由库仑定律决定。库仑证实，任何两个带电小球之间的电场力与粒子间沿连接线的距离的平方成反比，与两个粒子的电荷乘积成正比。MetaTrader5安卓版交易平台为您提供多种指标和算法，助力您的交易。

　　此外，还可以利用高斯定律，即电场大小与粒子间的距离成正比，来求得带电球体内部某个点的电场大小。利用这些原理，带电系统搜索（CSS）定义了一组可能的解决方案，称为带电粒子。每个粒子都被视为一个带电的球体（与电磁算法不同，电磁算法中的粒子是一个一维点），可以对其他介质（带电粒子）产生电效应。

　　另一方面，牛顿第二定律解释说，物体的加速度与作用在该物体上的净力成正比。因此，作用在粒子上的电场力会导致粒子加速。根据牛顿力学，如果粒子在空间中的位置、速度和加速度在前一时刻是已知的，那么被视为无限小质量点的粒子在任何时候的位置都是完全已知的。CSS利用牛顿力学的运动规律来确定粒子的位置。理论上，这些定律的应用应该在算法的探索和开发之间提供良好的平衡。

　　带电系统搜索（CSS）由 A. Kaveh 和 S. Talatahari 于 2010 年首次提出。优化是解决数学建模和机器学习问题的重要组成部分。元启发式算法是一类有效且流行的优化方法。元启发式可以理解为一种算法，它随机搜索接近最优的问题的可能解决方案，直到满足特定条件或达到给定的迭代次数。

　　在科学文献中，元启发式被认为是将基本的启发式方法结合到更高级别的算法方案中，从而更有效地探索搜索空间和决策。这通常比开发新的专门启发式方法所需的工作量要少。我们面临的挑战是如何调整通用的元启发式方案，以解决困难的优化问题。此外，元启发式的有效实现可以确保在可接受的时间内找到接近最优的解决方案。通过各种不同的方法来理解元启发式方法，我们就有可能提出一些基本特性来描述元启发式方法。近年来，元启发式方法的使用越来越多，人们一直在努力提高算法的能力，缩短优化时间。

　　CSS算法以球体的形式操作带电粒子。球体的最小尺寸由外部参数决定（它是沿着搜索空间的所有坐标的最大可能欧几里得距离的一部分），当粒子以小于球体半径的距离接近时，排斥力作用在粒子上。同时，粒子之间的作用力方向也会受到它们之间电荷差异的影响。该算法会考虑上一次迭代时的坐标值，从而模拟粒子速度。加速度（粒子运动的一个组成部分）受电荷及其相互距离的影响。

　　综上所述，让我们写下该算法的伪代码步骤：

　　1.用搜索空间中的初始随机位置初始化粒子，同时为上一次迭代设置空间中的随机位置（我们假设有上一次迭代）。

　　2.计算适应度函数值。

　　3.利用公式计算粒子的下一个位置。

　　4.在所有粒子中确定适应度函数的最佳值和最差值。

　　5.重复步骤 2，直到满足停止条件。

　　让我们来看看粒子相互运动的计算公式。带电粒子的主要特征是其电荷：

　　q = (φp - φw) / (φb - φw)

　　其中：

　　q - 当前粒子电荷

　　φp - 粒子适应度函数值

　　φb - 所有粒子中的最佳适应度函数值

　　φw - 所有粒子中最差的适应度函数值

　　MetaTrader5安卓版为用户提供了一个强大的交易平台，使得投资者能够随时随地通过移动设备进行交易。这种便捷性结合了CSS算法的优化能力，为用户提供了一种新的交易策略和决策工具。通过模拟电荷间的相互作用，投资者可以更好地理解市场动态，并据此做出更明智的交易决策。