入侵式杂草优化算法

资 源 简 介

入侵式杂草优化算法

详 情 说 明

入侵式杂草优化算法（Invasive Weed Optimization，简称IWO）是一种受自然界杂草生长繁殖行为启发的智能优化算法。该算法模拟了杂草在环境中通过竞争、繁殖和扩散等机制逐步占领生存空间的过程，将其抽象为一种解决优化问题的计算模型。

算法核心思想是通过模拟杂草种群的三个关键阶段来实现优化目标：首先随机生成初始杂草种群（即候选解），然后根据每个解的适应度（对应目标函数值）进行繁殖，产生新的种子解。高适应度的个体将产生更多后代，体现"优胜劣汰"的自然选择原则。最后通过空间扩散机制维持种群多样性，避免算法陷入局部最优。

这种算法的典型特点包括：具有自适应的搜索步长，早期进行全局探索时扩散范围较大，后期逐步缩小以进行局部精细搜索；无需梯度信息，适合解决非线性、多峰值的复杂优化问题；参数设置简单，通常只需要设置种群大小、最大迭代次数等基本参数。

入侵式杂草优化算法已成功应用于工程优化、神经网络训练、经济调度等多个领域，尤其在处理高维、非凸的优化问题时展现出良好性能。与遗传算法、粒子群算法等其他生物启发算法相比，IWO在收敛速度和全局搜索能力方面具有竞争优势。