2024最新鳑鲏魚優化算法（BFO）研究綜述
- 鳑鲏魚優化算法（Bitterling Fish Optimization, BFO）是2024年提出的一種新型群智能優化算法，受鳑鲏魚獨特的繁殖行為啟發，通過模擬其交配、產卵和競爭機制進行全局優化。該算法在多個領域展現出優越性能，尤其在解決復雜非線性問題中表現突出。以下從原理、公式、應用、改進研究及代碼實現等方面進行綜述。
一、算法原理與公式
- 核心思想
- BFO模擬鳑鲏魚在繁殖過程中選擇牡蠣產卵的行為：雄魚通過競爭選擇優質牡蠣，雌魚基于雄魚的顏色和體力進行交配選擇。算法中，每個解對應一條魚或魚卵，通過動態調整搜索策略（全局探索與局部開發）尋找最優解。
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關鍵公式
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種群初始化：
初始解隨機生成，公式為：
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