操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）是一种模拟蜣螂在寻找食物和进行导航的过程的优化算法。蜣螂是一种能够将粪球滚到合适地点的昆虫，它们利用天空中的光线和自身的感知能力来确定方向。这个过程被用作一种优化策略，可以用来解决各种数学和工程问题。下面是蜣螂优化算法的各个步骤的详细描述：

1. 初始化

• 参数设置：设定算法需要的参数，如蜣螂的数量、最大迭代次数、学习因子等。
• 初始解的生成：随机生成一组蜣螂的位置，这些位置代表了潜在的解。

2. 评估

• 适应度计算：根据问题的目标函数，计算每个蜣螂当前位置的适应度值。

3. 寻找最优解

• 个体最优解更新：每个蜣螂根据其历史最优位置和当前位置，更新其个体最优解。
• 全局最优解更新：所有蜣螂中，选择适应度最好的位置作为全局最优解。

4. 更新位置

• 速度和位置更新：根据蜣螂的当前速度、个体最优解和全局最优解，更新蜣螂的速度和位置。这里通常会引入一些随机因素来增加算法的探索能力。

5. 检查边界

• 边界处理：确保蜣螂的新位置在问题定义的可行域内，如果越界则进行调整。

6. 迭代

• 终止条件判断：检查是否满足算法的终止条件，如达到最大迭代次数或解的质量已足够好。
• 返回结果或继续迭代：如果满足终止条件，则输出当前的最优解；如果不满足，返回到步骤2继续迭代。

7. 结果输出

• 输出最优解：将找到的最优解和其对应的适应度值输出。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

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