根系生长模型：植物根系数值函数优化和仿真的新方法
本文提出了一种一般的优化模型，该模型从土壤中的根系生长行为收集了一些想法。 该研究的目的是研究一种新颖的，受生物启发的方法，用于复杂的系统建模和计算，尤其是用于优化高维数值函数。 对于本研究，设计了数学框架和体系结构来模拟植物的根系生长模式。 在这种结构下，研究了土壤和根系生长之间的相互作用。 在框架中派生了一种称为“根增长算法”（RGA）的新颖方法，并进行了仿真研究以评估该算法。 仿真结果表明，所提出的模型能够反映植物在土壤中的根系生长行为，数值结果也表明，RGA是一种用于高维数值函数优化的强大搜索和优化技术。
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