2024年9月SCI-苔藓生长优化算法Moss Growth Optimization-附Matlab免费代码

引言

本期介绍了一种受自然环境中苔藓生长的启发而提出的算法，称为苔藓生长优化优化算法Moss Growth Optimization，MGO。该成果于2024年9月最新发表在中JCR1区、 中科院2区 SCI期刊 Journal of Computational Design and Engineering。

基于苔藓的生长模型，提出了苔藓的生长模型 .四个关键阶段:确定风向、寻找孢子散布、双重繁殖搜索，和隐生机制。其中，确定风向是最重要的关键机制，它决定了种群的进化方向。

1. 初始化。和其他算法一样，采用随机初始化：

2.确定风向。苔藓的生长受到风的影响，主要是由于风在孢子的传播中起着至关重要的作用。由于风向的重要性，MGO开发了一种创造性的机制，称为“确定风向。这种机制利用大多数个体与最优个体之间的位置关系来确定种群中所有个体的进化方向。这种演化方向有效地避免了MGO陷入局部最优解。在整个迭代过程中，风向保持不变。假设苔藓个体代表解空间中的位置，则当前最佳候选位置对应于最优解中当前苔藓个体。风的方向总是从苔藓数量较多的地区吹向生长环境最有利的单株苔藓。

3.孢子散布搜索。在有风存在的情况下，孢子的传播以一种高度不可预测的方式发生，导致很大的传播距离。在稳定的风条件下，孢子能够传播更远的距离，而在湍流条件下，它们往往在更短的距离内传播。大多数孢子在稳定的风条件下分散，而一小部分在湍流条件下分散。

4.双重繁殖搜索。模拟有性繁殖和营养繁殖，通过有性繁殖和营养繁殖产生新的个体，这些个体位于原始个体附近。

5.隐生机制。隐生现象是指苔藓在一段时间的不活动或干旱后恢复和繁茂的能力。当苔藓面临干旱环境或失去水供应时，它会干燥并进入代谢休眠状态。一旦条件变得有利，苔藓就有能力复苏。

MGO伪代码：

参考文献

 Boli Zheng, Yi Chen, Chaofan Wang, Ali Asghar Heidari, Lei Liu, Huiling Chen, The Moss Growth Optimization (MGO): concepts and performance, Journal of Computational Design and Engineering, 2024;, qwae080, https://doi.org/10.1093/jcde/qwae080.

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