BFO细菌觅食算法

资 源 简 介

BFO细菌觅食算法

详 情 说 明

BFO细菌觅食算法是一种受生物行为启发的群体智能优化方法，其核心思想是模拟大肠杆菌在肠道中的觅食行为来解决数学优化问题。算法的创新性在于将微生物的趋化、繁殖和驱散机制转化为可计算的数学模型。

在函数优化任务中，BFO通过细菌群体的协作与竞争实现全局搜索。每个细菌个体代表一个潜在解，通过以下生物行为模拟进行迭代优化： 趋化操作——细菌朝营养浓度（适应度值）更高的方向移动，对应解的局部精细化搜索 繁殖操作——淘汰低适应度个体，复制高适应度个体，保留优质解 驱散操作——以一定概率重新初始化部分个体，避免陷入局部最优

该算法的突出优势在于其自适应平衡机制：趋化步长可根据搜索阶段动态调整，繁殖阈值能保持种群多样性，而驱散概率则控制着探索与开发的平衡。实际应用中只需替换目标函数即可适配不同优化场景，如工程参数调优、神经网络训练等。需要注意的是，种群规模、趋化步长等超参数对算法性能有显著影响，通常需要结合问题特性进行调参。