细菌群趋药性算法（二维）

资 源 简 介

细菌群趋药性算法（二维）

详 情 说 明

细菌群趋药性算法（Bacterial Colony Chemotaxis Algorithm, BCCA）是一种受微生物群体行为启发的仿生优化算法。该算法模拟了细菌在化学引诱物梯度中的趋化行为，通过群体协作寻找最优解。在二维版本中，算法主要关注平面空间内的优化问题。

算法核心思路： 细菌群体初始化：在二维解空间内随机分布一定数量的细菌个体，每个个体代表一个潜在解。 趋药性运动：细菌根据当前位置的“营养浓度”（即目标函数值）决定移动方向。高浓度区域吸引细菌向该方向移动。 群体通信：细菌通过释放信息素相互通信，引导群体向更优区域聚集，避免陷入局部最优。 繁殖与淘汰：经历若干代后，适应度高的细菌分裂增殖，适应度低的被淘汰，维持群体多样性。

目标函数作为算法的关键部分，用于评估每个细菌的位置优劣。在二维示例中，目标函数通常设计为包含多峰特性的测试函数（如Rastrigin或Ackley函数），用于验证算法处理局部最优的能力。

该算法的二维实现为多维扩展奠定了基础，后续版本将通过增加维度参数和自适应步长机制，进一步提升在高维优化问题中的性能。群体智能的分布式特性使其在路径规划、参数调优等场景具有应用潜力。