杂草优化算法的基本算法

资 源 简 介

杂草优化算法的基本算法

详 情 说 明

杂草优化算法（Invasive Weed Optimization, 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。它模拟杂草在环境中通过竞争、扩散和适应来生存的过程，具有优秀的全局搜索能力和收敛精度，尤其适用于复杂优化问题，精度甚至可以达到10的负12次方级别。

### 核心思想 杂草优化算法的基本流程包括以下关键阶段： 初始化种群：随机生成一定数量的初始解（杂草个体），分散在搜索空间中。 生长与繁殖：适应度高的杂草（优质解）会产生更多种子，而适应度低的个体则被逐步淘汰，模拟自然选择。 空间扩散：种子根据当前最优解的分布情况，在搜索空间内按一定规则扩散，平衡全局探索和局部开发。 竞争淘汰：当种群数量超过上限时，淘汰适应度较低的个体，保留更优的解。

### 特点与优势 高精度：通过动态调整种子扩散范围和竞争机制，算法能逐步逼近最优解。 自适应性强：无需依赖梯度信息，适合非线性和多峰优化问题。 参数简单：核心参数较少（如初始种群数、最大迭代次数），易于实现和调整。

该算法在工程优化、机器学习参数调优等领域表现突出，其仿生思想为复杂问题提供了高效的解决思路。