一、简介
实际生活需求促进了最优化方法的发展。近半个多世纪以来，由于传统优化方法的不足，一些具有全局优化性能且通用性强的进化算法，因其高效的优化性能、无需问题精确描述信息等优点，受到各领域广泛的关注和应用。其中产生最早也最具代表性的进化算法是20世纪70年代源于达尔文自然选择学说和孟德尔遗传变异理论的遗传算法（Genetic Algorithm，GA）。而近年来，人们模拟自然界生物群体行为产生出一系列群体智能优化算法，如Dorigo等通过模拟蚂蚁的寻径行为于1991年提出了蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）；Eberhart和Kennedy通过模拟鸟群捕食行为于1995年提出了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）。这些算法被广泛应用于工程领域并取得了显著的成果。随着群体智能优化算法的蓬勃发展，Passino于2002年提出了模拟人类大肠杆菌觅食行为的细菌觅食优化算法（Bacteria Foraging Optimization Algorithm，BFOA），为仿生进化算法家族增添了新成员。本章将着重向广大编程爱好者介绍最基本的细菌觅食算法，各编程科研人员可以基于本章算法加以改进并应用到实际案例中。实际生活需求促进了最优化方法的发展。近半个多世纪以来，
