天牛须搜索算法：仿生优化新星，高效寻优推荐

"天牛须搜索(BAS)是一种新型的仿生智能优化算法，源于2017年的创新理念。这种算法模仿了天牛觅食的行为，无需依赖函数的具体形式或梯度信息，能在未知环境中实现高效的全局寻优。与传统的遗传算法、粒子群算法或模拟退火等相比，天牛须搜索的独特之处在于其单个个体（单只天牛）的处理方式，这显著减少了计算量。 天牛觅食的生物原理基于其长触角对气味信号的感知。当触角感受到左侧更强的气味，天牛会朝左移动；反之则朝右。这种简单的导航机制在天牛须搜索算法中被抽象为在n维空间中，通过左右两须采集不同位置的函数值，并据此调整天牛的移动方向。在算法设计中，采用了一个简化模型，包括天牛两须的位置关系、步长与距离的比例以及头向的随机性，这些都使得算法能够适应任意维度的优化问题。 算法步骤包括：首先，定义n维空间中的优化问题，用xl、xr代表左右两须坐标，x表示质心坐标，d0表示两须间距离。通过随机生成向量dir表示从右须指向左须的随机方向，并对其进行归一化处理，从而确定下一步的移动。这样，天牛的移动就围绕着函数值的变化，不断接近全局最优解。 天牛须搜索因其高效性和易于理解的生物启发式，对于解决实际问题具有很高的实用价值。无论是工程优化、机器学习还是其他领域，该算法都展现出强大的潜力。对于那些希望利用非线性搜索方法寻找复杂问题解决方案的 MATLAB 开发者来说，天牛须搜索无疑是一个值得深入研究和应用的工具。"