生物地理优化进化算法（BBO）

资 源 简 介

生物地理优化进化算法（BBO）

详 情 说 明

生物地理优化进化算法（BBO）是一种受生物地理学启发的智能优化算法，模拟物种在栖息地间的迁移和变异机制来解决优化问题。该算法将解空间视为"栖息地"，解的适应度对应于栖息地的适宜度指数（HSI），并通过迁移和突变操作实现全局探索与局部开发。

核心思想 BBO算法主要包含两个关键操作：迁移（Migration）和突变（Mutation）。高HSI的解（优质栖息地）倾向于向低HSI解共享信息（类似物种迁出），而低HSI解则接收信息（类似物种迁入）。突变操作通过随机扰动维持种群多样性，避免早熟收敛。

算法特点 平衡机制：迁移率动态调整探索与开发能力 低参数依赖：仅需设置种群规模和迭代次数 拓扑无关性：适用于连续/离散问题

测试函数应用 典型测试函数如QuarticDisc（四次型函数）常用于验证算法性能。通过输入BBO(@QuarticDisc)即可调用算法对该函数进行优化，输出包括最优解、收敛曲线等。其他常用测试函数如Rastrigin、Schwefel等也可通过相同方式调用。

实际应用时，建议根据问题维度调整种群规模（通常20-50），迭代次数建议100-500次。对于多模态函数，可适当提高突变率增强逃脱局部最优的能力。算法在工程优化、神经网络训练等领域展现出较强竞争力。