生物地理学优化算法（BBO）

资 源 简 介

生物地理学优化算法（BBO）

详 情 说 明

生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization，简称BBO）是一种受自然界物种分布规律启发的智能优化算法。该算法模拟了物种在栖息地之间的迁移和变异过程，为解决复杂优化问题提供了新思路。

算法核心思想基于两个关键生物地理学现象：栖息地的适宜度决定了物种丰富度，而物种会通过迁移在不同栖息地间流动。在BBO中，每个候选解被看作一个"栖息地"，其适应度值对应栖息地的适宜度指数（HSI）。

迁移操作是BBO的核心机制，高HSI栖息地（优质解）倾向于向低HSI栖息地（劣质解）共享特征，这个过程通过迁移率控制。变异操作则通过随机改变栖息地特征来维持种群多样性，防止早熟收敛。

与差分优化算法（DE）结合的改进版本通常采用DE的变异策略来增强BBO的全局搜索能力。这种混合算法保留了BBO基于迁移的局部开发优势，同时通过DE的差分变异提高了跳出局部最优的能力，在解决高维复杂问题时表现出更好的性能。

BBO算法特别适用于连续空间优化问题，已成功应用于神经网络训练、电力系统调度、图像处理等多个领域。其独特的迁移机制区别于传统进化算法，为优化算法家族增添了新的解决思路。