肿瘤血管生成优化器：一种新的仿生元启发式算法

在本文中，我们提出了一种受肿瘤血管生成过程中内皮细胞（ECs）形态发生细胞运动启发的新型元启发式算法。该算法以随机初始种群开始。在每次迭代中，最佳候选解被选为肿瘤，而种群中的其他个体被视为内皮细胞，通过尖端与跟随内皮细胞之间的空间关系以协调动力学向肿瘤方向迁移。该算法相较于其他类似的优化元启发式算法具有一个优势：模型参数已根据肿瘤血管生成现象建模进行了配置，避免了研究者以任意值初始化它们。随后，将该算法与著名的基准函数进行比较，并通过与粒子群优化（PSO）的比较研究对结果进行验证。结果表明该算法能够提供极具竞争力的结果。此外，所提出的算法被应用于现实世界问题（悬臂梁设计、压力容器设计、拉压弹簧以及可持续开发可再生资源）。结果显示所提算法在求解约束优化问题时行之有效。所得结果与若干已知算法进行了比较。