MATLAB实现的改进细菌觅食优化算法(IBFO)性能分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了一种改进细菌觅食优化算法（IBFO），通过自适应步长调整、群体信息共享与动态淘汰机制显著提升收敛性能，适用于各类复杂优化问题的求解与对比分析。

详 情 说 明

基于改进细菌觅食算法（IBFO）的优化问题求解与性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的细菌觅食优化算法（Improved Bacterial Foraging Optimization, IBFO），通过引入自适应步长调整机制、群体信息共享策略和动态淘汰机制来提升传统BFO算法的收敛速度和求解精度。系统支持多种测试函数（如Sphere、Rosenbrock、Rastrigin等）的性能测试，提供可视化收敛曲线对比和统计指标分析，便于研究人员评估算法改进效果。

功能特性

• 核心改进机制：

- 自适应步长调整机制：根据细菌适应度动态调整趋化步长，平衡全局探索与局部开发能力 - 群体信息共享策略：引入细菌间信息交流机制，加速群体向优质区域收敛 - 动态淘汰与再生机制：淘汰劣质个体并生成新细菌，维持种群多样性

• 分析对比功能：

- 支持与传统BFO算法的性能对比 - 提供收敛曲线可视化展示 - 输出多次运行的统计指标（均值、方差、最优值） - 针对二维测试函数提供种群分布可视化

• 灵活配置：

- 支持自定义测试函数 - 可调算法参数丰富 - 支持不同问题维度和搜索空间设置

使用方法

基本配置

1. 设置算法参数：种群规模（N）、趋化次数（Nc）、游动次数（Ns）、复制次数（Nre）、迁徙次数（Ned）、迁徙概率（Ped）
2. 定义问题维度（D）及搜索空间上下界
3. 指定目标函数（支持内置测试函数或自定义函数）
4. 设置最大迭代次数和改进参数（步长衰减系数、信息共享权重等）

运行流程

运行主程序后，系统将自动执行以下操作：

• 初始化传统BFO和改进IBFO算法
• 分别运行两种算法进行优化求解
• 记录迭代过程中的最优适应度值
• 生成性能对比图表和统计报告
• 输出最优解位置向量及对应适应度值

结果输出

系统将提供：

• 最优解位置向量及对应适应度值
• 收敛曲线对比图
• 算法运行时间统计
• 多次运行结果的统计指标
• 二维问题的种群分布可视化

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、测试函数配置、传统BFO与改进IBFO算法的并行执行、结果数据的收集与存储、性能对比分析的可视化展示以及统计指标的计算与输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保算法测试流程的完整执行。