入侵性杂草算法

资 源 简 介

入侵性杂草算法

详 情 说 明

入侵性杂草算法是一种受自然界杂草生长扩散行为启发的智能优化算法，其核心思想模拟了杂草种群的入侵性繁殖策略。该算法特别适用于解决连续型变量空间的多目标、高维函数优化问题。

算法通过模拟杂草种子的传播机制来探索解空间：初始阶段在解空间随机生成若干候选解（种子），然后根据适应度值评估每个种子的优劣。优质种子会在其周围产生更多子代种子（类似高适应度杂草繁殖力更强），而劣质种子则逐渐被淘汰。这种自适应扩散机制使算法能自动平衡全局搜索和局部开发能力。

在多目标优化场景中，算法通过引入非支配排序和拥挤度计算来维护解的多样性，确保能同时优化多个相互冲突的目标函数。对于多维函数优化问题，其强大的并行搜索特性可有效避免陷入局部最优。相比传统优化算法，入侵性杂草算法具有参数少、收敛速度快、鲁棒性强等特点。