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，

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，