自然界中所有生物都受到一定的自然規(guī)律和約束，這些約束有助于它們在不斷變化的環(huán)境條件下生存和繁衍。例如，植物對環(huán)境的適應(yīng)性有許多方式可供選擇。一些植物能夠適應(yīng)季節(jié)性的變化，一些可以承受水分不足、極端高溫或低溫，以及沒有傳粉媒介的情況。在植物界中，樹木是最穩(wěn)固的生物之一，有些能夠存活超過50萬年，形成了獨特的群落。

大自然是一個源源不斷、永不枯竭的靈感之源。自然界不僅滋養(yǎng)了許多生物，還啟發(fā)了許多先進的計算方法和發(fā)明思想。事實上，進化計算就是以計算機模擬自然進化的過程。有許多優(yōu)化方法受到自然界中進程的啟發(fā)，例如進化計算、人工免疫學(xué)、種群方法等。其中，SSG（樹苗播種和生長算法）基本上被定義為一種迭代生成和組合的過程，它與被稱為幼苗的潛在解法相結(jié)合。這一算法由A. Karci與合著者在2002年提出，靈感源自于樹木的演變和生長。

2. 算法解析
該算法是少數(shù)幾個沒有作者明確講述的算法之一，僅提供一般規(guī)定和思路。由作者提出的算法操作符，目前還沒有現(xiàn)成的程序指令實現(xiàn)。對于子樹和父樹的關(guān)系及其交互，并沒有明確的說明。對于操作符的執(zhí)行順序沒有特定的要求，用戶可以自由更改，從而可能達到更好的效果。

廣義來說，SSG不僅僅是一種優(yōu)化算法，它還是一組通用規(guī)則，旨在與其他算法結(jié)合以提高優(yōu)化效果。換言之，SSG可以被視為任何種群進化算法的附加組件，提供了創(chuàng)造性的空間，并給人們機會嘗試優(yōu)化算法的特定實現(xiàn)。我在編寫以前的算法時融入了自己的一些創(chuàng)見和經(jīng)驗，并將它們與SSG相結(jié)合。以下是實驗結(jié)果，以供讀者判斷。

為了開始深入理解這一算法，赫茲量化可以將樹想象為優(yōu)化的代理，其中每個枝杈代表優(yōu)化問題的一個參數(shù)。在子樹和父樹的抽象和藝術(shù)描繪中，樹干代表要優(yōu)化的參數(shù)組，每個枝杈都是一個單獨的優(yōu)化參數(shù)。

圖例 1：子樹和父樹 - 虛線表示被父枝杈替換的子枝杈

通過這樣的視角，赫茲量化可以將樹枝視為樹在搜索空間中的坐標(biāo)。

SSG算法由一系列的變異操作符組成，這些操作符用于生成新解 - 這些解作為公共解池的候選者。主要的變異操作符包括交叉、枝杈和疫苗接種等。在此方法的初始階段，應(yīng)均勻地種植幼苗，并讓它們在搜索空間內(nèi)自由生長、雜交、開枝散葉，最后進行疫苗接種過程。

以下是SSG算法的主要步驟和操作符的概述：

種植幼苗 - 在搜索空間里均勻分布幼苗，農(nóng)民簡單地撒下種子，使其生長得更快，且不會相互干擾。
幼苗生長（即樹木） - 三個操作符依次執(zhí)行：交叉、開枝散葉、疫苗。
計算樹木的適應(yīng)性 - 評估每棵樹的優(yōu)化效果。
在花園里種植新苗 - 選擇最優(yōu)秀的新苗，并將其植入花園。
這一算法的理解和實現(xiàn)帶領(lǐng)赫茲量化走向了研究的高潮部分 - 對測試結(jié)果的深入分析和審查。這種基于自然現(xiàn)象的算法展示了如何從大自然的智慧中借鑒，以探索和解決復(fù)雜的計算問題