基于蝴蝶优化算法

基于蝴蝶优化算法
蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm，BOA）是一种模拟蝴蝶觅食和交配行为的元启发式智能算法，由Arora等人在2019年提出。

这种算法主要受到了蝴蝶如何接收、感知并分析空气中的气味，以确定食物来源或交配伙伴的潜在方向的启发。

在蝴蝶优化算法中，每只蝴蝶都被认为会散发出某种香味，这种香味的强度与蝴蝶的适应度有关。

当蝴蝶从一个位置移动到另一个位置时，它的适应度会相应地变化，因此香味的强度也会随之变化。

这种香味的传播和感知机制构成了算法中的全局搜索和局部搜索两个阶段。

全局搜索阶段发生在蝴蝶能感知到另一只蝴蝶散发的更强烈的香味时，这时它会朝向那只蝴蝶移动。

而局部搜索阶段则发生在蝴蝶无法感知到比自身更强烈的香味时，这时它会进行随机移动。

蝴蝶优化算法通过模拟这种自然行为，实现了对优化问题的有效求解。

它已被证明在多种问题中具有较高的收敛精度和较好的优化性能，因此在实际应用中得到广泛应用。