理论研究了BBO晶体在Ⅱ类相位匹配下非共线情况时的参量放大特性。计算了在不同非共线夹角下的相位匹配角度。在增益谱分布的模拟计算中发现Ⅱ类匹配具有非常窄的增益带宽,并在其参量带宽的模拟计算中得到了证实。数值模拟了转换效率随晶体长度的变化曲线。分析了抽运光脉冲和信号光脉冲的时间不同步以及初始输入的信号光脉冲形状对转换效率的影响。选择最佳晶体长度和同步时间,最大转换效率可达到25%。研究结果表明BBO的Ⅱ类相位匹配具有非常窄的参量带宽和增益带宽,这对于窄带的激光参量放大的研究有重要意义,并拓宽了BBO晶体在光参量放大技术中的用途。

对BBO算法进行了改进；并将改进的BBO算法应用到 1.系统辨识；2.PID控制器参数整定；3.正丁烷异构化学反应动力学模型参数辨识及操作条件优化。

针对复杂图像的分割问题，提出一种基于生物地理学优化（biogeography-based optimization，BBO）算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式，并将此推广到多阈值分割，以求得多个极值提高分割效果。由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题，引入BBO算法的思想，实现对多个阈值快速精确的寻优。最后，对标准图像进行分割以验证该算法，结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。

利用BBO算法来优化网络负载均衡，达到很好的效果，比传统方法优越。很适合正在用智能算法优化网络映射的学者。

混合优化算法_一种混合 BBO-萤火虫优化算法.zip BO Firefly 优化算法 %% 基于混合生物地理学的优化 Firefly 算法 - 由 Seyed Muhammad Hossein Mousavi 于 2022 年 1 月 19 日创建 % 以下代码行提取 4 个信号特征，即 % 'EnergyEntropy'、'ShortTimeEnergy'、'SpectralCentroid' 和'SpectralFlux' % 其中 'ShortTimeEnergy' 被认为是目标和其他作为输入。% 模糊逻辑创建初始模型以适应。进化训练有两个阶段：使用 BBO 算法进行第一次训练以创建第一个模糊 % 进化模型，第二阶段是通过 Firefly 算法将 BBO 模型拟合到更好的条件。显然，您可以使用信号、音频百分比甚至矩阵，并根据您的系统和数据自定义参数。

该文件包含不同的 MATLAB 函数，展示了如何使用 GSA-BBO 杂交算法进行优化，其中 GSA（重力搜索算法）和 BBO（基于生物地理的优化）。 该算法利用移民、移民、HSI、SIV等BBO的概念，解决了GSA当地人口范围问题，优化了GSA的适应度函数。

有关更多信息，请参阅以下链接： http://yarpiz.com/239/ypea113-biogeography-based-optimization

以下混沌图已集成到 BBO 算法中： 切比雪夫地图圆形地图高斯/鼠标图迭代映射物流地图分段图正弦图歌手地图正弦图帐篷地图 CBBO1 到 CBBO10 有混沌选择算子 CBBO11 到 CBBO20 有混乱迁移算子 CBBO21至CBB30具有混沌突变算子 CBBO31至CBBO40结合了混沌选择和迁移算子 CBBO41 到 CBBO50 结合了混沌选择、迁移和变异算子 请注意，除主文件外，其他文件最初由 Dan Simon 教授编写，但由我们修改以开发 CBBO 算法。 您可以在以下位置找到 BBO 算法的原始源代码： http : //academic.csuohio.edu/simond/bbo/ CBBO算法是以下论文的源代码： 主要论文： S. Saremi、S. Mirjalili、A. Lewis，基于生物地理学的混沌优化，神经计算和应用，印刷中，2014 年，Spr

BBO，Biogeography-Based-Optimization，生物地理学优化算法的python代码。

我对生物地理学优化算法的研究和经验分享；帮助入门者更快的理解BBO算法。用生动形象的描述对算法的寻优机制进行阐释。