BFO_0">2024最新鳑鲏鱼优化算法（BFO）研究综述

• 鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization, BFO）是2024年提出的一种新型群智能优化算法，受鳑鲏鱼独特的繁殖行为启发，通过模拟其交配、产卵和竞争机制进行全局优化。该算法在多个领域展现出优越性能，尤其在解决复杂非线性问题中表现突出。以下从原理、公式、应用、改进研究及代码实现等方面进行综述。

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一、算法原理与公式

1. 核心思想

• BFO模拟鳑鲏鱼在繁殖过程中选择牡蛎产卵的行为：雄鱼通过竞争选择优质牡蛎，雌鱼基于雄鱼的颜色和体力进行交配选择。算法中，每个解对应一条鱼或鱼卵，通过动态调整搜索策略（全局探索与局部开发）寻找最优解。

2. 关键公式

   • 种群初始化：
     初始解随机生成，公式为：