近日，我院国际商务专业硕士研究生沈杨迪在国际顶级期刊《Applied Soft Computing》(SCI，中科院一区TOP期刊，IF：7.2)上发表了题“Knowledge Assisted Differential Evolution Extreme Gradient

Boost algorithm for estimating mangrove aboveground biomass”的研究论文。沈杨迪为第一作者，廖作文教授、田义超教授为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金支持。

论文提出了一种新型算法（KADE-XGBoost），用于估算中国北部湾茅尾海红树林的地上生物量。该算法通过差分进化和极端梯度提升的结合，同时优化超参数和特征选择，并采用两阶段知识辅助策略，有效避免局部最优，显著提高了估算精度。实验结果表明，KADE-XGBoost在红树林地上生物量估算中表现出色，展现了其作为可靠估算工具的潜力。

论文链接DOI：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.112838