基于优化算法的花授粉模拟
随着人类对植物的研究不断深入，对植物授粉过程的探索和模拟也逐渐成为了研究的热点。花授粉作为植物繁殖的重要过程，一直受到广泛关注。通过模拟花授粉过程，不仅可以更好地理解植物的生理机制，还能为农业生产带来巨大的效益。因此，本文基于动态全局搜索和柯西变异改进的花授粉算法进行研究，同时提供 MATLAB 源代码供读者参考。
一、花授粉算法简介
花授粉算法是一种模拟植物授粉过程的算法，其背后的原理是花粉自然扩散（NDF）。该算法中，每粒花粉都会向周围扩散，并受到空气流动和重力等外界因素的影响。在经过多次迭代后，每粒花粉最终会被引导至花的某个部位进行授粉。
二、算法优化
虽然花授粉算法具备很高的模拟精度，但是时间复杂度较高，因此需要进行一定的优化。本文中，我们将采用动态全局搜索和柯西变异改进的方式来优化花授粉算法。
动态全局搜索动态全局搜索（Dynamic Global Search，DGS）是一种全局优化算法，其特点是能够通过自适应改变局部搜索策略和种群大小等参数，来更有效地搜索最优解。在花授粉算法中，我们可以使用 DGS 算法来加速花粉扩散过程，并找到最佳授粉路径。
柯西变异改进柯西变异算法是一种常用的优化算法，其核心思想是通
