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綠蘿算法是一種受綠蘿植物生長模式啓發的尋優算法。它模擬植物的光合作用、生長和優化過程，從而求解複雜優化問題。算法步驟包括：初始化光合作用增長優化迭代綠蘿算法適用於複雜非線性問題，能夠跳出局部最優解，具有較好的收斂速度和精度。
綠蘿算法：一種基於自然現象的尋優算法
綠蘿算法是一種受綠蘿植物生長特性啓發的尋優算法。它模擬綠蘿在特定環境中生長、擴展和優化的過程，以求解複雜的優化問題。
原理：
- 光合作用：算法個體（綠蘿節點）在環境中移動和探索，尋找更優的解決方案（陽光充足的地方）。
- 生長：個體在找到更好的位置後，會向周圍擴展，形成新的個體（新芽）。
- 優化：更強壯、適應性更好的個體（綠葉）會存活下來並繼續生長，而較弱的個體（枯葉）會被淘汰。
步驟：
- 初始化：隨機初始化一羣個體（綠蘿節點），並在搜索空間中分配能量（陽光）。
- 光合作用：個體根據能量值移動和探索解決方案。
- 生長：個體找到更好的解決方案後，會向周圍擴展，創建新的個體。
- 優化：評估每個個體的適應度，並選擇更優的個體進行繼續探索。
- 迭代：重複步驟 2-4，直到達到停止條件（例如，找到最優解或達到迭代次數上限）。
優點：
- 適用於複雜、非線性的優化問題
- 能夠跳出局部最優解
- 具有較好的收斂速度和精度
應用：
綠蘿算法已被應用於各種領域，包括：
- 機器學習：超參數優化、特徵選擇
- 計算機圖形學：圖像分割、優化渲染
- 工程優化：結構設計、流體動力學
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