说明：这是 algorithm，This 代码最小化 Rosenbrock 函数使用细菌觅食优化 (BFO) 技术被称为基准作用的细菌觅食优化的基本代码。

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说明：细菌觅食算法BFOA数值算例仿真，可用于多种控制器的参数优化设计

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说明：利用matlab编写了一个实现细菌觅食优化算法的源程序

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说明：利用细菌觅食算法实现物体聚类功能，属于基础未做改进的算法。

BFO-matlab 细菌觅食 Bacterial-Foraging 细菌 BFO算法

说明：粒子群算法在处理优化问题时，具有收敛速度快，运行效率高的特点。是近些年来使用的比较广泛的一种智能启发式算法。将细菌觅食算法与粒子群算法相结合，发挥两者的优点，是算法的收敛性得到了极好的改善。

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说明：细菌觅食优化算法，解决比例积分控制器参数优化的程序，对初学细菌算法很有帮助。

​细菌觅食 优化算法

说明：MPPT智能算法，包括粒子群优化、细菌觅食、两种算法

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说明：蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为，通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。粒子群算法可以用于机器人运动轨迹规划，求得最短路径。

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说明：基本的细菌觅食聚类程序，测试数据集为IRIS数据集。

BFO-Clu Bfo-clustering cluster bfo Bacterial-Foraging

说明：细菌觅食优化算法 ，解决比例积分控制器参数优化的程序，对初学细菌算法很有帮助。