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BFO是一種優(yōu)化算法，其全稱為“Biogeography-BasedOptimization”。它最初由SimonPreston等人在2004年提出。BFO算法以生物地理學的概念為基礎(chǔ)，模擬不同種群之間的遷移、滅絕和繁殖等過程，通過這些生物學機制來實現(xiàn)尋找最優(yōu)解。
BFO算法的基本思想
BFO算法借鑒了生態(tài)系統(tǒng)中物種分布范圍演化的方式。每個解都可以看作是某個物種在定義域內(nèi)的一個棲息地或者說分布區(qū)域。而定義域就相當于整個環(huán)境。不同物種之間會進行遷徙、交換適應(yīng)度值及其他屬性等信息，并且會遺傳自己更好適應(yīng)當前環(huán)境的特性到下一代后代中去，從而達到逐漸進化并獲得更好互補性與多樣性保護共存狀態(tài)。
BFO算法流程
(1)初始化參數(shù)。
(2)按規(guī)定數(shù)量產(chǎn)生初始隨機解集合。
(3)計算各隨機解所對應(yīng)目標函數(shù)值，并篩選部分較優(yōu)點組成當前搜索空間（environment）。
(4)利用交叉和變異操作更新生成子代群體。（引入了爬山過程）
(5)根據(jù)一定規(guī)則（如適應(yīng)度值）篩選子代集合進入下一輪迭代并更新生物地理特征，并記錄歷史最優(yōu)解。
(6)重復步驟3-5直至滿足終止準則。
BFO算法的優(yōu)點
BFO算法具有以下優(yōu)點：
1.相對于其他隨機搜索方法，收斂速度更快且尋找到全局最優(yōu)解的概率高。
2.BFO算法不需要任何先驗知識且自適應(yīng)性較強，在多目標、大規(guī)模和非線性問題上表現(xiàn)良好。
3.在某些領(lǐng)域，比如組合優(yōu)化中，BFO算法能夠發(fā)掘出未知正整數(shù)解。
BFO在實際問題中的應(yīng)用
由于其多種特點，BFO在許多實際問題中都有著廣泛的應(yīng)用。比如醫(yī)學圖像處理、防區(qū)失效檢測、質(zhì)量監(jiān)控等領(lǐng)域均已經(jīng)體現(xiàn)了它作為一個智能計算工具的價值。在交通運輸方面也有研究者嘗試將之引入車流預測與智能調(diào)度場景使用。
結(jié)語
通過本文介紹我們可以看到，“Biogeography-BasedOptimization”（BFO）算法是一種集生物地理學思想、遺傳進化等數(shù)學建模方法于一身的全新優(yōu)化算法。它在求解各類復雜函數(shù)問題中有著不錯的表現(xiàn)，同時也為實際問題提供了一個高效智能計算工具。
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