【摘 要】
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借鉴树木枝梢向光性生长的形态特征,提出一种仿生智能优化算法——生长树算法。将树木具有生长发育的器官（主干和枝叶）抽象地定义为树木的枝梢个体,将其映射为生长树算法的编码
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借鉴树木枝梢向光性生长的形态特征,提出一种仿生智能优化算法——生长树算法。将树木具有生长发育的器官（主干和枝叶）抽象地定义为树木的枝梢个体,将其映射为生长树算法的编码,新一层次枝梢个体的编码是上一层次枝梢个体编码的继承和扩展,通过判断每个可能的新一层次枝梢个体的生长素浓度的大小,选择其中生长素浓度较大的个体生成下一层次的枝梢种群,形成整个树木,即生长树,当生长树达到一定的层次时,加入枝梢个体编码的变形机制,增强枝梢个体在生长树生长空间的搜索能力,使算法趋近于最优解。算法由3个阶段组成：快速发育阶段、成长阶
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