细菌觅食算法
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基于细菌觅食算法的函数优化分析
随着群体智能优化算法的蓬勃发展，Passino于2002年提出了模拟人类大肠杆菌觅食行为的细菌觅食优化算法（Bacteria Foraging Optimization Algorithm，BFOA），为仿生进化算法家族增添了新成员。本章将着重向广大编程爱好者介绍最基本的细菌觅食算法，各编程科研人员可以基于本章算法加以改进并应用到实际案例中。 -
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细菌觅食算法
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 -
