天牛须搜索算法（beetle antennae search，BAS）算法是2017年提出的一种 基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为：当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向左边飞，反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似，BAS 不需要知道函数的具体形式以及梯度信息，就可以自动实现寻优过程，且其个体仅为一个，寻优速度显著提高。 算法步骤如下： （1）创建天牛须朝向的随机向量且做归一化处理 式中： rand()为随机函数； ||rands()||表示空间维度。 （2）创建天牛左右须空间坐标 （3）根据适应度函数判断左右须气味强度，即f(x_l)和f(x_r)的强度， 函数f()为适应度函数。 （4）迭代更新天牛的位置 式中： 表示在第 i次迭代时的步长因子；sign()为符号函数。 核心代码

天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。

BAS: Beetle Antennae Search Algorithm for Optimization Problems。 论文英文原文。

智能优化算法二维路径规划天牛须算法粒子群算法matlab源代码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

1.python代码 2.有数据集，可直接运行

【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码2.zip

基于天牛须算法的BP优化算法matlab程序

代码

天牛须算法优化神经网络BAS-BP代码