自然界中所有生物都受到一定的自然规律和约束，这些约束有助于它们在不断变化的环境条件下生存和繁衍。例如，植物对环境的适应性有许多方式可供选择。一些植物能够适应季节性的变化，一些可以承受水分不足、极端高温或低温，以及没有传粉媒介的情况。在植物界中，树木是最稳固的生物之一，有些能够存活超过50万年，形成了独特的群落。
大自然是一个源源不断、永不枯竭的灵感之源。自然界不仅滋养了许多生物，还启发了许多先进的计算方法和发明思想。事实上，进化计算就是以计算机模拟自然进化的过程。有许多优化方法受到自然界中进程的启发，例如进化计算、人工免疫学、种群方法等。其中，SSG（树苗播种和生长算法）基本上被定义为一种迭代生成和组合的过程，它与被称为幼苗的潜在解法相结合。这一算法由A. Karci与合著者在2002年提出，灵感源自于树木的演变和生长。
2. 算法解析
该算法是少数几个没有作者明确讲述的算法之一，仅提供一般规定和思路。由作者提出的算法操作符，目前还没有现成的程序指令实现。对于子树和父树的关系及其交互，并没有明确的说明。对于操作符的执行顺序没有特定的要求，用户可以自由更改，从而可能达到更好的效果。
广义来说，SSG不仅仅是一种优化算法，它还是一组通用规则，旨在与其他算法结合以提高优化效果。换言之，SSG可以被视为任何种群进化算法的附加组件，提供了创造性的空间，并给人们机会尝试优化算法的特定实现。我在编写以前的算法时融入了自己的一些创见和经验，并将它们与SSG相结合。以下是实验结果，以供读者判断。
为了开始深入理解这一算法，赫兹量化可以将树想象为优化的代理，其中每个枝杈代表优化问题的一个参数。在子树和父树的抽象和艺术描绘中，树干代表要优化的参数组，每个枝杈都是一个单独的优化参数。
图例 1：子树和父树 - 虚线表示被父枝杈替换的子枝杈
通过这样的视角，赫兹量化可以将树枝视为树在搜索空间中的坐标。
SSG算法由一系列的变异操作符组成，这些操作符用于生成新解 - 这些解作为公共解池的候选者。主要的变异操作符包括交叉、枝杈和疫苗接种等。在此方法的初始阶段，应均匀地种植幼苗，并让它们在搜索空间内自由生长、杂交、开枝散叶，最后进行疫苗接种过程。
以下是SSG算法的主要步骤和操作符的概述：
种植幼苗 - 在搜索空间里均匀分布幼苗，农民简单地撒下种子，使其生长得更快，且不会相互干扰。
幼苗生长（即树木） - 三个操作符依次执行：交叉、开枝散叶、疫苗。
计算树木的适应性 - 评估每棵树的优化效果。
在花园里种植新苗 - 选择最优秀的新苗，并将其植入花园。
这一算法的理解和实现带领赫兹量化走向了研究的高潮部分 - 对测试结果的深入分析和审查。这种基于自然现象的算法展示了如何从大自然的智慧中借鉴，以探索和解决复杂的计算问题