孙威威，张 峥

（上海理工大学管理学院，上海 200093）

0 引言

通过模拟植物生长原理计算植物生长素，基于植物向光性的生长规律，李彤等［1］提出模拟植物生长算法（Plant Growth Simulation Algorithm，PGSA）。借鉴匈牙利生物学家Rozenberg［2］的L-系统分支规则迭代重写，构建模拟植物在搜索空间中找到最优解的理论体系。郭改文等［3］提出的森林竞争算法是基于自然树枝条的生长、凋落矛盾统一原理和森林生态系统中竞争排斥原理提出的算法，竹林算法则是基于模拟植物生长算法的新算法，主要区别在于允许多棵树木生长，不删除单棵树木个体，不需要计算营养因子、遮挡因子等，计算步骤较为简化。与吴俊秋等［4］提出的模拟植物生长算法改进方案不同，模拟竹林生长算法不在单棵树计算过程中进行初始化及改变步长，而是尽可能快地生长单棵树，并从多棵树木中找到全局最优解。

PGSA 算法在不同领域如电力系统、企业管理、生产调度、物流优化等多种场景中得到应用，但存在一定的改进空间，如较大的生长空间导致优化效率降低，算法缺乏有效的终止判断设计，初始值和步长设置不当容易陷入局部最优解等。因此很多学者从不同角度对算法进行改进，但改进基本上都侧重于对于特定问题的数学模型进行改造，或者对单棵树木的生长规则进行调整，没有从多棵树木角度以及简化计算步骤角度进行改进［5-23］。

本文受模拟植物生长算法和随机森林思想启发，提出模拟竹林生长算法……