【BSO】缎蓝园丁鸟优化算法(Blue Satin Bowerbird Optimization,BSO)理论分析与matlab性能仿真

本文介绍了缎蓝园丁鸟优化算法(BSO)的基本原理,包括觅食、繁殖和迁徙行为的模拟,并展示了在函数优化、神经网络训练、聚类分析和图像处理等领域的应用。此外,还提供了使用MATLAB实现BSO的概述,并对CEC2017中的多个测试函数进行了性能验证。

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目录

一、BSO缎蓝园丁鸟优化理论简介

1.1、缎蓝园丁鸟优化算法原理

1.1.1 觅食行为

1.1.2 繁殖行为

1.1.3迁徙行为

1.2、缎蓝园丁鸟优化实际应用

二、使用matlab实现BSO优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5,F11~F15


一、BSO缎蓝园丁鸟优化理论简介

        缎蓝园丁鸟优化算法(Sindbis Bird Optimization Algorithm,SBOA)是一种基于自然鸟群行为启发的优化算法。该算法通过模拟缎蓝园丁鸟的觅食、繁殖和迁徙行为,采用群体搜索策略来寻找问题的最优解。

1.1、缎蓝园丁鸟优化算法原理

        缎蓝园丁鸟是一种生活在澳大利亚和新几内亚地区的鸟类,具有独特的觅食、繁殖和迁徙行为。在寻找食物时,缎蓝园丁鸟会采用群体搜索策略,通过多只鸟协作来扩大搜索范围,同时通过竞争来避免搜索过程中的冗余。在繁殖季节,缎蓝园丁鸟会建造精致的巢穴吸引配偶ÿ

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