引言
本期介绍一种新的元启发式算法——植物水分吸收和运输优化算法water uptake and transport in plants，WUTP。WUTP算法的基本思想和原理来自于对植物膜内水运动过程的建模，以及水如何从土壤流向植物根系，然后再流向植物叶片。于2025年5月最新发表在计算机类期刊 Neural Computing & Applications。
本节解释了WUTP算法的数学模型，模拟了水从土壤到根再到叶子的过程。
1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。
2. 运动中的水：流动的驱动因素：WUTP的数学模型描述了水分从土壤到根再到植物叶片，反之亦然的过程。水以三种不同的方式在植物体内流动，每一种方式都由不同的机制介导。流体静压梯度是推动整体流动的因素。这种流动发生在充满水的土壤孔隙、木质部导管和细胞壁间隙中。公式给出了水流速率J在土壤、膜和根系之间传递的常用数学公式。
3. 流过土壤的水流：
3.1 水平流动：静水压力梯度P使水水平流过土壤。水通过土壤的水平流速J可根据式定义的达西定律来描述。
3.2 水垂直流动：水的垂直流动，包括对重力做功，是由“水头”的梯度驱动的，水头是P和重力影响的总和。
4. 水从土壤到根表面的运动：当有植物存在时，确定土壤中水分运动的特性变得更加复杂。必须考虑到根系吸收水分的能力。
5. 水从根表面流向木质部：水通过植物膜从根表面输送到木质部的模式可以用数学模型来描述。
6. 水从木质部流向叶片：在木质部导管和叶片之间的压力差驱动下，水颗粒根据泊泽维尔定律从木质部导管流向叶片。然而，一些颗粒随机地移动到叶片中。
WUTP算法伪代码：
通过在CEC-2017基准的29个已知函数的集合上进行了综合评估。该测试包括单模态、多模态、混合以及具有不同复杂程度的组合测试功能。为了证明WUTP在实际问题中的可靠性和适用性，还将其应用于解决9个工程设计的基准问题。综合计算、定性、定量和统计分析的结果来说明其有效性。
参考文献
Braik, M., Al-Hiary, H. A novel meta-heuristic optimization algorithm inspired by water uptake and transport in plants. Neural Comput & Applic 37, 13643–13724 (2025). https://doi.org/10.1007/s00521-025-11228-z.
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