细菌觅食算法

资 源 简 介

细菌觅食算法模仿大肠杆菌在人体肠道内觅食行为，属于仿生类优化算法。在BFA模型中，优化问题的解对应搜索空间中细菌的状态，即优化函数适应值。BFA算法包括趋化(chemotaxis)、复制(reproduction)和驱散(elimination-dispersal)3个步骤。 ①细菌向富养区域聚集的行为称为趋化。在趋化过程中，细菌运动模式包括翻转(tumble)和前进(run||swim)。细菌向任意方向移动单位步长定义为翻转。当细菌完成一次翻转后，若适应值得到改善，将沿同一方向继续移动若干

详 情 说 明

细菌觅食算法模仿大肠杆菌在人体肠道内觅食行为，属于仿生类优化算法。在BFA模型中，优化问题的解对应搜索空间中细菌的状态，即优化函数适应值。BFA算法包括趋化(chemotaxis)、复制(reproduction)和驱散(elimination-dispersal)3个步骤。

在趋化过程中，细菌向富养区域聚集的行为称为趋化。在趋化过程中，细菌运动模式包括翻转(tumble)和前进(run||swim)。细菌向任意方向移动单位步长定义为翻转。当细菌完成一次翻转后，若适应值得到改善，将沿同一方向继续移动若干步，直至适应值不再改善，或达到预定的移动步数临界值。此过程定义为前进。趋化过程的重要性不言而喻，它可以帮助细菌更好地探索局部区域，找到更优的解决方案。

一旦生命周期结束，即达到临界趋化次数，细菌将进行繁殖。细菌的繁殖过程遵循自然界“优胜劣汰，适者生存”原则。以趋化过程中各细菌适应值累加和为标准，较差的半数细菌死亡，较好的半数细菌分裂成两个子细菌。子细菌将继承母细菌生物特性，具有与母细菌相同的位置及步长。为增加搜索的多样性，可以规定复制过程中细菌总数保持不变。

虽然趋化和复制可以提高细菌的搜索能力，但对于复杂的优化问题，细菌仍有可能陷入局部极小值的情况。为了解决这个问题，BFA引入了驱散过程以增强算法的全局寻优能力。在完成一定次数的复制后，细菌将以一定的概率被驱散到搜索空间中的任意位置。这样可以帮助细菌跳出局部极小值，更好地探索整个搜索空间，找到更优的解决方案。