多头菌算法的细菌觅食优化

针对复杂优化问题的求解，提出一种结合细菌趋化性、细胞间通信和自适应觅食策略的细菌菌落觅食优化算法。该算法通过细胞间通信共享历史搜索经验，有效提升了算法的收敛性。自适应策略允许细菌个体集中深入地探索有潜力的区域，并对其他区域进行更广泛的搜索。通过对经典和组合测试函数集的严格性能分析，以及与四种最新参考算法的比较，验证了该算法的有效性。结果表明，该算法在个体和群体觅食行为上均表现出显著的性能优势，优于现有参考算法。

详细介绍了细菌觅食算法的基本原理和在MATLAB中的实现方法，适合初学者学习和应用。该算法结合生物细菌的觅食行为，能有效解决优化问题。

菌群优化算法是一种创新优化算法，其灵感源自菌群的集体行为。它通过模拟菌群在环境中寻找食物和交流的过程，为优化问题提供有效的解决方案。

天牛须搜索算法（BAS）受天牛觅食行为启发，于2017年被提出，用于解决多目标函数优化问题。天牛依靠两根长触角感知食物气味，触角感知的气味强度引导天牛的觅食方向。如果左侧触角感知到的气味强度大于右侧，天牛就会向左移动，反之亦然。通过这种简单而有效的方式，天牛最终可以找到食物。 BAS算法与遗传算法、粒子群算法等进化算法类似，不需要了解函数的具体形式或梯度信息，就能自动进行优化。与其他算法不同的是，BAS算法只使用一个个体进行搜索，因此寻优速度更快。在天牛须算法中，天牛的位置代表待优化问题的解，触角的长度代表搜索步长。通过不断地比较两侧触角感知到的函数值，天牛不断调整自己的位置，最终找到函数的最优解。 利用天牛须算法可以优化BP神经网络的初始权值和阈值，提高网络的训练效率和泛化能力。

这段MATLAB代码描述了在\"铁缺乏时感染：营养显性噬菌细菌游戏\"中提出的生态机制下，基于静态环境和环境反馈的bimatrix复制器动态模型。代码基于Ferrojan Horse Hypothesis进行运行，探讨了主机-病毒相互作用。详细信息见Bonnain等人2016年的相关研究。代码使用MATLAB vR2017a和R v 3.6.0以及igraph v 1.2.4生成，并根据MIT许可证分发。

介绍了多目标滑模模型算法（MOSMA），这是最近开发的滑模模型算法（SMA）的一种变体，专门用于解决行业中的多目标优化问题。近年来，优化社区提出了多种元启发式和进化优化技术，用于处理这些优化问题。在评估多目标优化（MOO）问题时，这些方法通常会面临解决方案质量低下的问题，而非准确估计帕累托最优解和所有目标函数的分布。SMA方法基于实验室对黏菌振荡行为的观察而来，显示出强大的性能，通过结合最佳食物路径设计。MOSMA算法采用SMA机制进行收敛，并结合精英非支配排序方法来估计帕累托最优解。此外，MOSMA保留了多目标公式，并利用拥挤距离算子来确保所有目标的最佳解决方案覆盖范围扩展。为了验证MOSMA的性能，本研究考虑了41个不同的案例研究。

这是一组MATLAB例程，用于分析单个细菌细胞的荧光显微镜图像，以确定其死亡原因。通过FM4-64、Sytox Green和DAPI共同染色，揭示细胞大小、形状、核形态及膜通透性的变化，展示了细菌自身拓扑学对细胞的影响。所需工具包括MATLAB R2018b（9.5版）、图像处理工具箱（版本10.3）和统计与机器学习工具箱（版本11.4）。此外，还需使用文件交换获取的相关附件文件，如进度栏和文件选择工具。

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模拟退火是一种优化算法，通过Metropolis算法的变体跳过局部最小值，寻找全局最小值。在搜索最小值时，它提供了一种有效的手段，特别适用于复杂的多维函数空间。使用该算法可以在应用其他局部最小搜索算法之前，追踪全局最小值。使用方法如下：[x0, f0] = sim_anl(f, x0, l, u, Mmax, TolFun)，输入包括函数句柄f、最小值初始猜测x0、最小值下限l、最小值上限u、最大温度数Mmax和函数误差容限TolFun，输出包括建立的全局最小值候选者x0和在x0上的函数值f0。典型案例是六驼峰函数：骆驼=@(x)(4-2.1x(1).^2+x(1).^4/3).x(1).^2+x(1).x(2)+4(x(2).^2-1).*x(2).^2，在f(-0.0898,0.7126) = f(0.0898,-0.7126) = -1.0316处。