蜣螂優化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）詳解
1. 算法原理
- 蜣螂優化算法（DBO）是一種基于自然界蜣螂行為的元啟發式優化算法，靈感來源于蜣螂的滾球、繁殖、覓食和偷竊行為。其核心思想是通過模擬蜣螂在復雜環境中的協作與競爭機制，解決全局優化問題。
關鍵行為模擬：
- 滾球行為：蜣螂將糞便滾成球并沿直線運輸。
- 跳舞行為：蜣螂通過調整角度避開障礙物。
- 繁殖行為：雌性蜣螂將糞球埋藏并產卵。
- 偷竊行為：其他蜣螂可能偷取糞球。
2. 引言
- DBO屬于群智能優化算法，由Xue等人于2022年提出。相較于傳統算法（如PSO、GA），DBO具有以下優勢：
- 全局搜索與局部搜索的平衡能力。
- 參數少、實現簡單。
- 對高維復雜問題魯棒性強。
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