27、基于植物进化学习的混合搜索优化技术及珠宝设计中的混合算法应用

基于植物进化学习的混合搜索优化技术及珠宝设计中的混合算法应用

在解决复杂的搜索优化问题以及珠宝设计的装饰元素生成方面，科学家们提出了两种有效的方法。一种是基于植物进化学习的混合搜索优化技术，另一种是用于珠宝设计应用中生成迭代函数系统分形的混合模因算法和广义回归神经网络。下面将详细介绍这两种方法。

基于植物进化学习的混合搜索优化技术

植物在生长过程中展现出了独特的智能和决策能力，它们能够根据环境信息做出有利于自身生存和生长的决策。基于此，研究人员提出了一种结合植物生长模拟算法（PGSA）、进化学习和强化学习的混合搜索优化算法。

1. 植物学习与决策机制

   • 植物通过感知周围环境信息，并结合自身内部状态信息，做出有利于自身生存和生长的决策。这种决策过程既涉及到进化学习，也涉及到自适应学习。
   • 以往的植物学习模型主要描述了植物行为的进化性或适应性，但真正的植物学习应该是两者的结合，即个体植物在短时间内通过经验学习到的决策会传递给后代，使植物自然适应这些有益的决策。
   • 植物的学习主要用于形态功能，如生长和生存。因此，植物的生长应该形成一种最优的配置，以实现资源的有效利用。而这些生长点的选择是通过植物的搜索技术来完成的。

2. 现有算法的不足

   • PGSA算法 ：PGSA算法在寻找函数搜索空间的全局最优解方面取得了很大进展，它克服了陷入局部最小值的问题。该算法不需要任何外部参数，并且