MATLAB实现的细菌觅食多目标优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，完整实现了细菌觅食算法（BFO），通过模拟细菌群体的趋化、繁殖和迁徙行为求解多目标优化问题，支持自定义目标函数与参数配置，适用于工程优化与算法研究。

详 情 说 明

基于细菌觅食算法的多目标优化求解系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了完整的细菌觅食优化算法（Bacterial Foraging Optimization, BFO），通过模拟细菌群体在营养环境中的觅食行为来求解复杂优化问题。算法包含细菌初始化、趋化操作、繁殖操作和迁徙操作四大核心模块，能够有效处理高维连续空间中的多模态优化任务，适用于函数优化、工程参数调优等多种应用场景。

功能特性

• 完整算法实现：严格遵循BFO算法框架，包含趋化、繁殖、迁徙等完整生物行为模拟
• 多维优化能力：支持高维连续变量空间的全局优化搜索
• 自适应策略：采用动态步长调整机制，平衡算法探索与开发能力
• 灵活配置：支持用户自定义目标函数、优化参数和算法参数
• 可视化分析：提供收敛曲线绘制，便于算法性能评估和调优

使用方法

基本调用格式

[最优解, 最优适应度, 收敛曲线, 迭代次数, 运行时间] = main(@目标函数, 变量维度, 种群规模, 最大迭代次数, 趋化步长, 繁殖周期, 迁徙概率)

参数说明

• 目标函数：MATLAB函数句柄，如 @(x) sum(x.^2)
• 变量维度：优化问题维度（正整数）
• 种群规模：细菌群体数量（默认50）
• 最大迭代次数：算法终止条件（默认100）
• 趋化步长参数：细菌移动步长（默认0.1）
• 繁殖周期次数：繁殖操作频率（默认4）
• 迁徙概率：细菌重新分布概率（默认0.25）

示例代码

% 求解Rosenbrock函数最小值（维度=2） fitness_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; [best_solution, best_fitness, convergence_curve, iterations, time_elapsed] = main(fitness_func, 2);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存建议：≥4GB RAM（针对高维优化问题）

文件说明

主程序文件实现了细菌觅食优化算法的完整工作流程，包括算法参数的初始化设置、细菌种群的创建与管理、趋化行为的模拟计算、基于适应度的繁殖操作执行、随机迁徙过程的控制，以及最终结果的输出与收敛性能的可视化展示。该文件整合了所有核心操作模块，确保算法逻辑的连贯性和执行效率。