蜣螂优化(DBO)算法的5种最新变体(含MATLAB代码)_莱维飞行、混沌映射和自适应t分布三种方法对蜣螂算法进行优化

先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。我会不定期在公众号里分享不同的智能优化算法，经典的，或者是近几年提出的新型智能优化算法，并附MATLAB代码。

公众号原文链接：蜣螂优化(DBO)算法的5种最新变体(含MATLAB代码)

参考文献[1]中的蜣螂优化(Dung Beetle Optimizer, DBO)算法是2022年11月27日提出的，到今天才提出10个月不到，却受到了许多人的推崇。它是由东华大学的沈波教授团队提出的一种全新的群智能优化算法。麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)也是由这个团队提出。DBO算法确实性能优越，并且设计也很新颖，不得不说是一个难得的好算法。尤其是在近几年进化算法领域的水文暴增的情况下，DBO算得上比较完美的一个算法了。正因为它优秀，所以短短时间内就被许多人研究、引用。

关于DBO算法的原理讲解，可看我之前的推送：

蜣螂优化(DBO)算法(含MATLAB代码)

这里展示一下DBO在WOS上的引用数据，如下图所示。

目前DBO已经存在了一些变体。如果想改进DBO算法的同学，免不了要将自己改进的算法和其他DBO变体进行对比。这里我总结了目前DBO最新的5种变体算法，都是刚提出不久的，并且代码复现的效果与文章相近。这5种变体的详细信息如下表所示。

下面，我把5种DBO变体的改进策略简要概括，并将其效果进行展示。

融合Levy飞行和T分布扰动的蜣螂优化(IDBO)

3个改进策略：Levy飞行、t分布策略、灰狼搜索策略

IDBO  vs DBO

（去公众号看视频）

引入周期突变机制的蜣螂优化(IDBO)

1个改进策略：周期突变机制

实际上也可以拆分为5个改进策略，因为周期突变是对蜣螂种群每个角色都有使用的，即：滚球、跳舞、繁殖、觅食和偷窃。

IDBO  vs DBO

（去公众号看视频）

多策略增强的蜣螂优化(MDBO)

3个改进策略：生成反向解、边界违规处理、盗窃蜣螂位置更新公式的改进。

MDBO  vs DBO

（去公众号看视频）

基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化(QHDBO)

4个改进策略：佳点集初始化策略、收敛因子改进、全局搜索和局部探索平衡策略 基于量子计算的t分布变异

QHDBO  vs DBO

（去公众号看视频）

改进正弦算法引导的蜣螂优化(MSADBO)

3个改进策略：混沌映射初始化种群、引入改进的正弦算法改进DBO、自适应高斯-柯西混合变异扰动

MSADBO  vs DBO

（去公众号看视频）

需要说明一下的是，CEC2005测试集中的f9和f11是用plot画的，因为DBO和5种变体很快就收敛到理论最优值0了。而semilogy画的是y轴的对数，因此，若曲线收敛到0，semilogy是画不出来，需改用plot。

（怎么说呢，我觉得DBO会是第二个麻雀搜索算法。本身认可度高，效果也好，稍作改进也许就能在测试集上比其他算法优越。所以可以抓紧时间搞一搞，发论文还是不难的。）

MATLAB代码

DBO及5种变体跑CEC2005的代码链接如下：

关于其他智能优化算法的MATLAB代码，可访问我的个人主页查看：

（公众号里有链接）

可通过下方链接下载代码清单，在里面寻找需要的算法代码，然后去对应的链接获取。清单会同步更新，一旦有新的代码，就可以在清单里找到。清单里面有部分代码是开源获取的。可随时免费下载。

链接：https://pan.baidu.com/s/1SFDMplrL7tiqGZlrpOSGYg
提取码：8023

（最近也更新了一些代码，但没时间一一做成推送，可以自己到代码清单中去寻找。里面有一些代码是开源的，可以直接下载。）

参考文献

[1]  Xue J, Shen B. Dung beetle optimizer: a new meta-heuristic algorithm for global optimization[J]. The Journal of Supercomputing, 2022: 1-32.

[2] 李斌,高鹏,郭自强.改进蜣螂算法优化LSTM的光伏阵列故障诊断[J/OL].电力系统及其自动化学报:1-10[2023-09-21].DOI:10.19635/j.cnki.csu-epsa.001317.

[3]  周亚中,何怡刚,邢致恺等.基于IDBO-ARIMA的电力变压器振动信号预测[J/OL].电子测量与仪器学报:1-11[2023-09-20]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2488.TN.20230913.1840.022.html.

[4]  Shen Q, Zhang D, Xie M, et al. Multi-Strategy Enhanced Dung Beetle Optimizer and Its Application in Three-Dimensional UAV Path Planning[J]. Symmetry, 2023, 15(7): 1432.

[5]  Zhu F, Li G, Tang H, et al. Dung beetle optimization algorithm based on quantum computing and multi-strategy fusion for solving engineering problems[J]. Expert Systems with Applications, 2023: 121219.

[6]  潘劲成,李少波,周鹏等.改进正弦算法引导的蜣螂优化算法[J/OL].计算机工程与应用:1-21[2023-09-10].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20230626.1952.024.html