天牛觅食

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。

BFO的详细代码已提供，可直接执行，并包含优化函数在Cost中。附带有注释，包括参数解释，便于学习。

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。

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。