细菌觅食优化

资 源 简 介

细菌觅食优化

详 情 说 明

细菌觅食优化（BFO）是一种受大肠杆菌觅食行为启发的群体智能优化算法。该算法模拟细菌在环境中的三个关键行为：趋化（向营养物质聚集）、繁殖（优胜劣汰）和迁徙（跳出局部最优），特别适合解决多维非线性优化问题。

Rosenbrock函数作为经典基准测试函数，其形如"香蕉谷"的曲面特性对优化算法提出挑战。BFO算法处理该函数时，细菌群会经历以下典型过程：首先随机分布在搜索空间，随后通过交替执行趋化步（沿梯度方向小步探索）和翻动步（随机改变方向）寻找更优位置。每轮迭代后适应度高的细菌获得繁殖机会，而周期性迁徙操作则帮助种群跳出局部极值。

算法性能通常通过收敛速度和求解精度衡量。针对Rosenbrock函数，BFO需要平衡局部开发与全局探索能力——趋化步长过小易陷入平坦区域，过大则可能错过全局最优。典型参数设置包括种群规模（20-100个细菌）、趋化次数（50-200次）以及迁徙概率（0.1-0.3），这些参数需根据问题维度调整。

相较于遗传算法和粒子群优化，BFO在非光滑、多峰函数优化中展现独特优势，其生物激励机制能有效避免早熟收敛。实际应用时可通过混合策略（如结合梯度信息）进一步提升性能。