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当栖息地的生物种群数量为零，迁出函数μ(s)=0．伴随该栖息地生物种群数量的增加，栖息地变得拥挤，越来越多的生物种群选择离开该栖息地，寻找其他可能的栖息地，此时迁出率μ(s)增加．当种群数量达到饱和时，迁出率达到峰值，μ(s)=E．当λ(s)=μ(s)时，该栖息地种群数量达到平衡点S0，即迁入该栖息地的种群数量等于迁出该栖息地的种群数量．平衡点随栖息地的环境变化会发生偏移，S0增大为正偏移，S0减小为负偏移由于其他种群突然迁入，例如大量流离失所的生物从附近栖息地迁入，或由于基因突变导致变异而出现一些新的物种形式，例如寒武纪大爆炸，此时可能发生正偏移;由于疾病、大量极其贪婪凶猛的食肉种群侵入栖息地或者其他一些自然大灾难的发生，此时可能导致负偏移．毕竟自然界在经历一场大的灾难后，种群数量需要相当一段时间才能恢复平衡．算法流程生物地理学优化算法的具体流程如下．(1)初始化BBO算法参数，设定栖息地数量n，优化问题的维度D，栖息地种群最大容量Smax，迁入率函数最大值I，迁出率函数最大值E，最大变异率mmax，迁移率Pmod，精英个体留存数z．(2)随机初始化每个栖息地的适宜度向量xi，i=1，2，…，n．每个向量都对应一个潜在的对于给定问题的解．(3)计算栖息地i的适宜度f(xi)，i=1，2，…，n，并计算栖息地i对应的物种数量s，迁入率λ(si)，迁出率μ(si)，i=1，2，…，n．(4)利用Pmod循环(栖息地数量n作为循环次数)判断栖息地i是否进行迁入操作．若栖息地i被确定发生迁入操作，则循环利用迁入率λ(si)判断栖息地i的特征分量xij是否发生迁入操作(问题维度D作为循环次数);若栖息地i的特征分量xij被确定，则利用其他栖息地的迁出率μ(si)进行轮盘选择，选出栖息地k的对应位替换栖息地i的对应位．重新计算栖息地i的适宜度f(xi)，i=1，2，…，n．(5)更新每个栖息地的种群数量概率P(si)，然后计算每个栖息地的突变率，进行突变操作，突变每一个非精英栖息地，用m(si)判断栖息地i的某个特征分量是否进行突变．然后重新计算栖息地i的适宜度f(xi)．(6)是否满足停止条件．若不满足，跳转至流程(3)，否则输出迭代过程中的最优解．