基于樹(shù)木部分生理特性的仿生算法研究.pdf

1、仿生算法是優(yōu)化算法領(lǐng)域中出現(xiàn)的一類比較新型的智能算法,一般具有不確定性,潛在的并行性,進(jìn)化性等特點(diǎn),是一種概率型的全局最優(yōu)搜索方法,它能高效且有效地完成某些優(yōu)化和控制的復(fù)雜任務(wù)。遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法是兩種比較流行和成熟的仿生算法,其中,遺傳算法以達(dá)爾文進(jìn)化論的自然選擇和遺傳學(xué)中遺傳變異機(jī)理作為算法的理論基礎(chǔ),蟻群算法則是以螞蟻在覓食過(guò)程中選擇路徑的行為作為靈感而提出的一種仿生算法。本文詳細(xì)分析了遺傳算法、蟻群算法的基本原理、算法流程和

2、算法特點(diǎn),借鑒其共性,對(duì)自然界中普遍存在的植物體——樹(shù)木,通過(guò)對(duì)其生長(zhǎng)機(jī)理、生長(zhǎng)過(guò)程、形態(tài)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,抽象,并在此基礎(chǔ)之上提煉出樹(shù)生長(zhǎng)的形態(tài)優(yōu)化思想,進(jìn)而提出一種新的仿生算法:生長(zhǎng)樹(shù)算法。
　　植物體生長(zhǎng)所表現(xiàn)出來(lái)的外在形態(tài),并不是完全取決于植物體的基因,還必須考慮外界自然環(huán)境因素的影響。在光照、水分、風(fēng)力等外界條件的作用之下,植物具有的向性運(yùn)動(dòng)特性,將使得植物的生長(zhǎng)整體朝向有利的方向。光照是影響植物生長(zhǎng)的最重要環(huán)境因素之一,樹(shù)

3、木的枝葉在生長(zhǎng)過(guò)程中,枝葉的趨光性促使枝葉不斷向上向外生長(zhǎng),樹(shù)木的層次結(jié)構(gòu)也決定了枝葉的向光生長(zhǎng)是逐層地生長(zhǎng)發(fā)散開(kāi)來(lái),新生的枝葉在原來(lái)枝葉的基礎(chǔ)上不斷生長(zhǎng)出來(lái),而枝葉會(huì)尋求占據(jù)相對(duì)更有利的空間位置,朝向能獲取更多光照的位置方向,部分枝葉會(huì)因?yàn)槠渌θ~的遮擋,缺少陽(yáng)光競(jìng)爭(zhēng)生長(zhǎng)能力不夠而逐漸凋落死亡,因此,樹(shù)木的生長(zhǎng)過(guò)程體現(xiàn)了尋優(yōu)的原則,本文提出的生長(zhǎng)樹(shù)算法就是基于這一優(yōu)化生長(zhǎng)過(guò)程而建立。
　　生長(zhǎng)樹(shù)算法將問(wèn)題的搜索空間當(dāng)成植物生長(zhǎng)的

4、環(huán)境,問(wèn)題的解表示成不斷生長(zhǎng)的葉枝節(jié)點(diǎn),借鑒蟻群算法中的信息素濃度機(jī)制,提出“光素濃度”來(lái)衡量光照對(duì)葉枝節(jié)點(diǎn)的作用,在生長(zhǎng)樹(shù)向光生長(zhǎng)過(guò)程中,不斷生長(zhǎng)不斷分枝產(chǎn)生新的葉枝節(jié)點(diǎn),葉枝節(jié)點(diǎn)不斷探尋周圍環(huán)境的光素濃度與外部環(huán)境進(jìn)行信息交流,同時(shí)葉枝節(jié)點(diǎn)之間存在生長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,算法不斷對(duì)葉枝節(jié)點(diǎn)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)、選擇,隨著生長(zhǎng)樹(shù)分枝層次的深入,逐步確定葉枝節(jié)點(diǎn)字符串不同位置的編碼,從而求得問(wèn)題目標(biāo)解對(duì)應(yīng)的字符串編碼。
　　為驗(yàn)證算法的有效性,將生