?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，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、交換適應度值及其他屬性等信息，并且會遺傳自己更好適應當前環(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在實際問題中的應用
由于其多種特點，bfo在許多實際問題中都有著廣泛的應用。比如醫(yī)學圖像處理、防區(qū)失效檢測、質量監(jiān)控等領域均已經(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度場景使用。
結語
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。