生物地理學優化演算法(bbo)是由dan simon於2023年提出的一種基於生物地理學理論發展起來的演算法。與其他智慧型演算法類似，bbo也是一種基於種群優化的演算法，不過它將種群中的每個解看成乙個棲息地，將解的適應度看成棲息地的hsi，解的每個分量則是乙個siv，通過模擬生物地理學中的遷移和變異過程來對種群進行不斷演化，從而求解優化問題。bbo演算法的兩個主要操作就是遷移操作和變異操作。
一、遷移操作
bbo演算法將優化問題的每個解看成乙個棲息地。解的適應度越高，表示棲息地擁有的物種越多，其遷出率就越高、遷入率就越低:反之，解的適應度越低，其對應的遷出率越低、遷入率越高。
遷移操作的目的就是在不同的解之間進行資訊分享，其中好的解傾向於把自身的資訊傳播給其他解，而差的解更傾向於從其他解中接收資訊。在具體實現時，bbo演算法的每次迭代都會考察種群中的每個解h(i)，設其遷入率和遷出率分別為：λ(i)和μ(i)，則其每個分量都有λi的概率被修改(即進行遷入);如果要遷入，則以遷出率為概率從種群中選擇乙個遷出解h(j)，再將h(i)的當前分量替換為hj的對應分量。對h(i)的所有分量都執行完上述操作後，就產生了乙個新解h』(i)。演算法比較h(i)和h』(i)的適應度，將適應度更高的乙個保留在種群中。
上述遷移操作的過程可用演算法過程下面所示的偽**來描述，其中d表示問題的維度即解向量的長度，rand()用於生成乙個[0，1]內的隨機數。
二、變異操作
一些重大突發事件會急劇改變乙個自然棲息地的某些性質，從而改變shi並導致物種數量發生顯著變化。bbo演算法將這種情況建模為siv變異。物種數量過多或過少時，物種數量概率都相對較低;在中等的物種數量下(接近平衡點)，物種數量概率較高。可見上述物種概率指呈中心對稱分布，如下圖所示。
假設要求解的是乙個連續優化問題，問題第d維的取值範圍為[ld,ud]，則bbo的變異操作過程可用下圖所示演算法過程的偽**來描述。
總結bbo演算法由於進化機理的新穎性，已受到計算智慧型領域眾多學者的關注。儘管已經取得很多重要的成果，但相對其他進化演算法如來說，其更深入的理論研究包括bbo演算法中的引數選取、複雜性分析問題、適應度函式設計以及演算法在工程實際中的應用還有待擴充套件。
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