MATLAB细菌觅食随机优化算法工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的细菌觅食随机优化（BFO）算法框架，支持全局优化、多目标优化、约束优化及动态优化问题求解。包含细菌初始化、趋化操作等核心流程，适用于复杂工程优化场景。

详 情 说 明

基于细菌觅食随机优化算法的多场景优化求解系统

项目介绍

本项目实现了一套基于细菌觅食随机优化（Bacterial Foraging Optimization, BFO）算法的多场景优化求解系统。该系统能够有效处理全局优化、多目标优化、约束优化和动态优化等多种复杂优化问题。通过模拟细菌群体在环境中的觅食行为（趋化、复制、迁徙），算法具备强大的全局搜索能力和自适应特性，适用于工程优化、科学计算等领域的复杂问题求解。

功能特性

• 多场景优化支持：全面支持单目标全局优化、多目标Pareto优化、带约束优化以及动态环境优化问题
• 灵活的参数配置：用户可自定义种群规模、趋化步长、复制次数、迁徙概率等算法参数
• 自适应优化机制：集成动态约束处理技术与参数自适应调整策略，提升算法收敛性能
• 可视化分析功能：提供优化过程收敛曲线、多目标Pareto前沿分布、算法统计信息等可视化输出
• 用户友好接口：支持函数句柄和数学表达式两种目标函数定义方式，简化问题建模过程

使用方法

1. 定义优化问题：设置目标函数（单目标/多目标）、变量维度与取值范围、约束条件（等式/不等式）
2. 配置算法参数：根据问题特性调整种群规模、趋化操作参数、复制与迁徙策略等
3. 选择问题类型：指定静态/动态优化模式，多目标问题时设置优化优先级
4. 运行优化求解：执行算法获取最优解或Pareto解集
5. 分析优化结果：查看收敛过程可视化图表，分析算法性能统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（用于复杂约束处理）
• 图像处理工具箱（用于结果可视化）

文件说明

主程序文件实现了细菌觅食优化算法的完整流程控制，包括问题参数初始化、细菌种群创建、以及趋化、复制、迁徙等核心操作的迭代执行。该文件负责协调各算法模块的协同工作，管理优化过程的进度控制，并最终输出最优解集和收敛分析结果。同时集成了用户交互接口，支持优化配置的灵活设定和计算结果的多样化展示。