引言

本期介绍一种新的元启发式算法——向光生长优化算法Phototropic growth algorithm，PGA。灵感来自植物细胞在阳光下的生长模式。于2025年7月最新发表在JCR 1区，中科院1区 SCI 期刊 Knowledge-Based Systems。

该算法将生物学启发的确定性生长行为与概率元素和谐融合，保证了算法的鲁棒性。最终目标是通过模拟植物的生长策略来调整其结构以适应外部刺激（类似于生物环境中的光），从而找到最佳或接近最佳的解决方案。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。

随后，整个人口集被分成两个不同的区域：XL表示适合暴露在光线下的细胞；XS表示阴影区域中的单元格。

2. 第一阶段：有丝分裂：为了对有丝分裂过程进行数学建模，种群中的每个细胞分裂成两个子细胞，一个亲本细胞分裂成两个子细胞的现象被称为有丝分裂[54]。由此产生的子细胞通过涉及突变操作符或生长素再分配操作符的过程发生变化

突变算子：突变算子是子细胞产生多样性过程中的关键组成部分。该算子应用于第一个有丝分裂拷贝，并相对于从种群集中随机选择的细胞进行计算。通过利用随机细胞选择方法，该方法准确地模拟了各种环境因素（如暴露于辐射或化学物质）可能产生的突变的随机性。这种方法确保了突变运算符具有广泛的可能结果，从而能够生成不同的解决方案集。

生长素再分配算子：生长素再分配算子是一个受植物细胞对光的响应行为启发的数学模型。在植物学领域，生长素是一种植物激素，在植物向光性中起着关键作用，即植物向光或背光的生长。这一现象确保了植物优化光照，这对光合作用至关重要。在细胞水平上，生长素在光照下被重新分配，导致细胞在阴影侧伸长，从而引导生长向光源方向。这种行为至关重要

3.阴影区细胞的有丝分裂：

突变算子：

生长素再分配算子：

4. 第二阶段：细胞伸长：生长素对细胞伸长的影响被考虑在内。生长素是参与植物各种生长发育过程的植物激素。它们在细胞伸长中起着至关重要的作用，特别是在调节细胞沿植物轴的生长方面。当植物暴露在不均匀的光照条件下时，生长素的浓度是不同的。因此，与光照下的细胞相比，阴影区域的细胞具有更高浓度的生长素。

曲率：植物茎中细胞伸长的过程是由光区细胞驱动的。因此，在曲率计算中，光区单元被优先考虑

曲率系数

细胞邻近：除了曲率因素外，细胞的邻近也在决定细胞伸长的大小方面起着至关重要的作用。细胞是暴露在阳光下还是处于阴影下，可以从周围的细胞推断出来。从物理上讲，遮荫的细胞往往彼此靠近，而暴露在光线下的细胞往往相距更远

PGA算法伪代码：

03. 对比验证

原文作者在在CEC 2017和CEC 2020两个基准测试功能套件上进行了评估，并根据所获得的解的质量与其他已建立的元启发式优化算法进行了比较。通过对六个具有挑战性的工程设计问题的约束测试，进一步证明了PGA的有效性，展示了其在解决具有未知搜索空间的现实问题方面的鲁棒性。仿真结果表明，PGA通过持续生成优越的解来优于其他竞争算法，并显示出强大的潜力。

更多详细结果，请参阅相应的文献。

 

参考文献

Vijay Kumar Bohat, Fatma A. Hashim, Harshit Batra, Mohamed Abd Elaziz, Phototropic growth algorithm: A novel metaheuristic inspired from phototropic growth of plants, Knowledge-Based Systems, Volume 322, 2025, 113548, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113548. 

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