細菌群體趨藥性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确的檢查結果，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算法的過程，清楚檢查時的數據及狀态，那麼細菌群體趨藥性算法過程是什麼呢？
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，盡管簡單，但是他們可獲知周圍環境的信息，并有效的利用這些信息使自己生存下去，朝着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信息，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。
算法的發展過程
早期細菌趨藥性算法的研究是基于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，并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，并且結合最新的生物學研究成果提出了細菌趨藥性算法(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細菌的運動軌迹是由一系列連續的直線組成，并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細菌在各段相鄰軌迹間的夾角由概率分布來決定。
則單個細菌對應的算法步驟為：
①設定系統參數。
②選擇移動方向。
③确定移動距離。
在整個優化過程中，細菌僅利用它上一步或上幾步的位置信息來确定下一步的移動。一般認為這是一種随機梯度近似的搜索方法。
2.細菌群體信息交互模式
①尋找更優點坐标的位置。
②細菌向中心坐标移動。
③比較個體與群體移動的結果。
④改進策略。
⑤參數更新。
細菌群體趨藥性算法過程是很複雜的，但是對于專業的檢查人員來說屬于檢查細菌的正确方式，患者發現身體有不适時需要到醫院檢查，如有化驗檢查時必須送标本到檢驗部門，通過檢查的數據就可以确診患者的疾病類型，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。
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