模拟植物生长的Apical-dominant PSO:一种新颖搜索策略

Apical-dominant particle swarm optimization (AD-PSO) 是一种结合了生物学启发式与计算智能的新型搜索算法。它源于对粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）原理的拓展，PSO原本是通过模拟鸟类群集飞行和鱼类学校觅食等动物社会行为来解决优化问题。然而，本文作者将PSO的搜索模式应用到自然植物的分支生长过程，提出了一个创新性的模型，以区别于人工设计的生长策略。 AD-PSO的核心在于引入了植物生物学中的顶端优势现象（Apical dominance），这是一个自然界的生长规律，其中植物的顶端（即主枝）倾向于获取更多的光照和营养，从而抑制侧枝的生长。在AD-PSO中，这一特性被转化为算法中的一个重要机制，通过将种群分为三种不同的芽类型，它们代表不同的性能水平，并且根据各自的光照敏感度进行竞争或协作。 在改进的PSO中，种群被划分为高光合作用效能的顶端芽、中等效能的侧芽以及低效能的潜在芽。顶端芽具有优先权，它们在搜索过程中更有可能接受更好的解决方案，类似于植物主枝优先生长。这种划分允许算法在处理多模态高维优化问题时，更好地探索和利用局部最优解，同时也保持全局搜索的能力。 实验部分展示了AD-PSO在解决高维度、多模态问题上的有效性，通过对比传统PSO和其他优化算法，证明了新模型在搜索效率和找到全局最优解方面的优越性。此外，该研究也强调了生物启发式方法如何能够增强传统算法的适应性和灵活性，使其在复杂系统优化中更具竞争力。 Apical-dominant particle swarm optimization是一种创新的搜索算法，它融合了生物进化论中的顶端优势概念，为粒子群优化提供了一种新的搜索模式，特别适用于那些涉及多模态、非线性和复杂约束的问题。这种结合了自然现象与计算技术的方法为优化领域的研究开辟了新的可能性，有助于提高实际应用中的搜索效率和结果质量。