生物地理学算法，bbo算法

资 源 简 介

生物地理学算法，bbo算法

详 情 说 明

生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization, BBO)是一种受物种迁移和栖息地选择机制启发的群体智能算法。该算法模拟了自然界中物种在不同栖息地间的迁移模式，通过栖息地适宜度指数(HSI)来评估解的质量，并借助迁移算子实现优质解的共享。

核心机制包含两个关键阶段： 迁移阶段 - 高HSI栖息地（优质解）向低HSI栖息地（劣质解）传递特征，类似精英解引导种群进化 变异阶段 - 随机改变某些栖息地特征，增加种群多样性避免早熟收敛

对比传统算法有以下特点： 相比粒子群算法(PSO)，减少了速度向量的计算开销 相较遗传算法(GA)，采用概率迁移而非交叉变异，保留更多原始解特征 在复杂多峰测试函数中表现出更好的全局探索能力

典型应用场景包括： 高维非线性函数优化问题 工程参数调优（如神经网络超参数优化） 组合优化问题（需配合离散化改造）

算法性能可通过测试函数（如Rastrigin、Schwefel函数）验证，通常与收敛速度、求解精度和鲁棒性三个指标进行评估。最新改进方向多集中在混合迁移策略和动态参数调整机制上。