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MATLAB实现的改进细菌觅食优化算法(IBFO)性能分析系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB开发，实现了一种改进细菌觅食优化算法（IBFO），通过自适应步长调整、群体信息共享与动态淘汰机制显著提升收敛性能，适用于各类复杂优化问题的求解与对比分析。
详 情 说 明
基于改进细菌觅食算法（IBFO）的优化问题求解与性能对比分析系统
项目介绍
本项目实现了一种改进的细菌觅食优化算法（Improved Bacterial Foraging Optimization, IBFO），通过引入自适应步长调整机制、群体信息共享策略和动态淘汰机制来提升传统BFO算法的收敛速度和求解精度。系统支持多种测试函数（如Sphere、Rosenbrock、Rastrigin等）的性能测试，提供可视化收敛曲线对比和统计指标分析，便于研究人员评估算法改进效果。
功能特性
- 核心改进机制：
- 分析对比功能：
- 灵活配置：
使用方法
基本配置
- 设置算法参数：种群规模（N）、趋化次数（Nc）、游动次数（Ns）、复制次数（Nre）、迁徙次数（Ned）、迁徙概率（Ped）
- 定义问题维度（D）及搜索空间上下界
- 指定目标函数（支持内置测试函数或自定义函数）
- 设置最大迭代次数和改进参数（步长衰减系数、信息共享权重等）
运行流程
运行主程序后，系统将自动执行以下操作：- 初始化传统BFO和改进IBFO算法
- 分别运行两种算法进行优化求解
- 记录迭代过程中的最优适应度值
- 生成性能对比图表和统计报告
- 输出最优解位置向量及对应适应度值
结果输出
系统将提供：- 最优解位置向量及对应适应度值
- 收敛曲线对比图
- 算法运行时间统计
- 多次运行结果的统计指标
- 二维问题的种群分布可视化
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
- 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
- 存储空间：至少100MB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括算法参数初始化、测试函数配置、传统BFO与改进IBFO算法的并行执行、结果数据的收集与存储、性能对比分析的可视化展示以及统计指标的计算与输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保算法测试流程的完整执行。
