细胞繁衍算法

longpo1988 2023-01-13 00:30:59

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细胞繁衍算法

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本文介绍了一种新的仿生优化算法——肝癌算法(Liver Cancer algorithm, LCA)，该算法模拟了肝脏肿瘤的生长和接管过程。它使用一种进化搜索方法，模拟肝脏肿瘤在接管肝脏器官时的行为。肿瘤复制和扩散到其他器官的能力激发了算法的灵感。该成果于2023年10月发表在知名SCI期刊Computers in Biology and Medicine。

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萤火虫，别名火金姑，大多数的萤火虫都会发光，因为它们体内有专门的发亮细胞，发出光亮是它们的基本能力。但是个体间存在差异，如性别、年龄、品种等，导致发出的冷光亮度是不同的。发光不仅仅是为了照明，还是为了交流、警戒、求偶等。以求偶为例，当一个雌性萤火虫发出光亮信号被异性萤火虫察觉到以后，也会通过发光来回应并向求偶者不断靠近、交流，然后交配、繁衍后代。英国剑桥大学的Yang X.S.正是受此启发，在建模萤火虫种群行为的基础上提出了FA算法。在一定范围内萤火虫可感应同伴的闪光频次、强度并判定同伴位置，FA算法正是基于此类生物行为而来。FA算法舍弃了一些生物学特点，在搜索域内仅仅依靠发光能力来寻觅周围较亮个体，并移向较亮的个体以更新位置，通过适应度函数完成算法的评价。算法的提出时间不长，对算法的改进和优化仍然处于初级阶段，但基本的FA算法足以被用来求解几乎所有领域科学和工程，如调度问题、旅行商问题、语义组成等领域。FA算法的提出是建立在萤火虫种群中个体的种种社会行为的基础之上的。在具体的求解中，只考虑发光特性，萤火虫更新的关键因素是荧光亮度和吸引度。个体之间的相互吸引即为搜索操作

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