基于樹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——樹木,通過對(duì)其生長機(jī)理、生長過程、形態(tài)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,抽象,并在此基礎(chǔ)之上提煉出樹生長的形態(tài)優(yōu)化思想,進(jìn)而提出一種新的仿生算法:生長樹算法。
　　植物體生長所表現(xiàn)出來的外在形態(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,將使得植物的生長整體朝向有利的方向。光照是影響植物生長的最重要環(huán)境因素之一,樹

3、木的枝葉在生長過程中,枝葉的趨光性促使枝葉不斷向上向外生長,樹木的層次結(jié)構(gòu)也決定了枝葉的向光生長是逐層地生長發(fā)散開來,新生的枝葉在原來枝葉的基礎(chǔ)上不斷生長出來,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,缺少陽光競爭生長能力不夠而逐漸凋落死亡,因此,樹木的生長過程體現(xiàn)了尋優(yōu)的原則,本文提出的生長樹算法就是基于這一優(yōu)化生長過程而建立。
　　生長樹算法將問題的搜索空間當(dāng)成植物生長的

4、環(huán)境,問題的解表示成不斷生長的葉枝節(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”來衡量光照對(duì)葉枝節(jié)點(diǎn)的作用,在生長樹向光生長過程中,不斷生長不斷分枝產(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)之間存在生長競爭關(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,隨著生長樹分枝層次的深入,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