細菌群體趨藥性演算法過程是什麼

細菌群體趨藥性演算法是非常專業性的細菌檢查計算方式，患者在檢查身體的細菌時可以通過此法得到正確的檢查結果，這種方式是很多病人都不清楚，必須是專業的檢查人員通過化驗物體進行檢查分析，我們可以分析細菌群體趨藥性演算法的過程，清楚檢查時的資料及狀態，那麼細菌群體趨藥性演算法過程是什麼呢?

細菌是一種單細胞生物體，是構成地球上各種高級生命體的最簡單最基本的形體，儘管簡單，但是他們可獲知周圍環境的資訊，並有效的利用這些資訊使自己生存下去，朝著對自己有利的環境移動，如營養豐富的區域，而逃避有毒的環境。所謂“趨向性”是指一個細胞對它周圍環境的運動反應，它會改變下一步運動的方向和持續時間，細菌通過比較兩步不同的環境屬性來得到所需要的方向資訊，如果這種反應與化學物質的濃度(可以是引誘劑或驅除劑)有關，就叫做趨藥性。

演算法的發展過程

早期細菌趨藥性演算法的研究是基於Berg、Brown和Dahlquist提出的細菌趨藥性微觀模型，前者分析了大腸埃希氏菌在氨基酸環境下的趨藥性，並且給出了模型參數的實驗測量值。後者研究了鼠傷寒沙門氏菌在氨基酸環境下的趨藥性，他們都給出了一個數學模型和實驗結果來證實他們的模型。Sibvue D.Muller及其同事們在此基礎上進步綜合，並且結合最新的生物學研究成果提出了細菌趨藥性演算法(Bacterial Chemotaxis,BC)。

1.單個細菌的描述

簡單來說,細菌對引誘劑的反應運動遵守如下的假設：

①細菌的運動軌跡是由一系列連續的直線組成,並且由運動方向和移動距離2 個參數決定。

②細菌在進行下一步運動要改變運動方向時,向左轉和向右轉的概率相同。

③細菌在各段相鄰軌跡間的夾角由概率分佈來決定。

則單個細菌對應的演算法步驟為：

①設定系統參數。

②選擇移動方向。

③確定移動距離。

在整個優化過程中，細菌僅利用它上一步或上幾步的位置資訊來確定下一步的移動。一般認為這是一種隨機梯度近似的搜索方法。

2.細菌群體資訊交互模式

①尋找更優點座標的位置。

②細菌向中心座標移動。

③比較個體與群體移動的結果。

④改進策略。

⑤參數更新。

細菌群體趨藥性演算法過程是很複雜的，但是對於專業的檢查人員來說屬於檢查細菌的正確方式，患者發現身體有不適時需要到醫院檢查，如有化驗檢查時必須送標本到檢驗部門，通過檢查的資料就可以確診患者的疾病類型，也方便醫生制定有效的醫治方案，患者的疾病通過治療也就可以控制住。