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⛄一、蜣螂算法
摘要：蜣螂优化算法( Dung beetle optimizer, DBO), 是由 Jiankai Xue 等于2022 年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于蜣螂的生物行为过程，具有寻优能力强，收敛速度快的特点。 1 蜣螂优化算法 众所周知，蜣螂是自然界中一种常见的昆虫，动物的粪便为食，在全世界内分布广泛，扮演着自然界中分解者的角色，对生态系统平衡起着至关重要的作用。蜣螂有一个有趣的习惯，它们会把粪便捏成球，然后把它滚出来，目的是能够尽可能快速、有效地移动粪球，防止被其他蜣螂抢夺。蜣螂的可以利用天体线索(特别是太阳、月亮和偏振光)来导航，让粪球沿着直线滚动，如果完全没有光源(也就是在完全黑暗的环境中)，蜣螂的就不再走直线，而是弯曲的，有时甚至略圆，有很多因素(如风、地面不平)都会导致蜣螂偏离原来的方向，蜣螂在滚粪球的过程如遇到障碍物而无法前进时，通常会爬到粪球上面"跳舞"(包括一系列的旋转和停顿)，决定它们的运动方向。
从蜣螂的习性中观察发现，其获取粪球主要有以下两个目的：①用来产卵和养育下一代；②作为食物。蜣螂会把粪球埋起来，雌性蜣螂会在粪球里产卵，粪球不仅是蜣螂幼虫的发育场所，也是必需的食物。所以，粪球对蜣螂的生存起着不可替代的作用。
本位介绍了一种新的群体智能优化算法------DBO（Dung beetle optimizer）技术，其灵感主要来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃、和繁殖等行为。
1.1 结构和算法 根据上面的讨论，蜣螂在滚动过程中需要通过天体线索导航，以保持粪球在直线路径上滚动。为了模拟滚球行为，要求蜣螂在整个搜索空间中沿着给定的方向移动。蜣螂的运动轨迹如图1所示。在图1中，蜣螂利用太阳来导航，其中红色箭头表示的是滚动的方向,同时，我们假设光源的强度也会影响蜣螂的路径。
1.2 计算步骤 DBO 算法作为一种新颖的基于 SI 的优化技术, 主要有六个步骤: (1) 初始化蜣螂群和 DBO 算法的参数; (2) 根据目标函数计算出所有目标代理的适应度值; (3) 更新所有蛲螂的位置; (4) 判断每个目标代理是否超出边界; (5) 更新当前最优解及其适应度值; (6) 重复上述步骤, 直到 t 满足终止准则, 输出全局最优解及其适应度值。
2 蜣螂算法、麻雀算法、粒子群算法、星雀算法、北方苍鹰算法求解无线传感器覆盖率最大优化问题 蜣螂算法（Firefly Algorithm）是一种基于自然界中萤火虫的行为特点而设计的优化算法。它通过模拟萤火虫之间的相互吸引和排斥行为来寻找最优解。算法的基本原理是，萤火虫会根据其亮度和距离其他萤火虫的远近来调整自身的位置，从而实现全局搜索和局部搜索的平衡。
麻雀算法（Sparrow Algorithm）是一种基于麻雀群体行为的优化算法。它模拟了麻雀在觅食过程中的群体协作和信息传递行为。算法的基本原理是，麻雀会根据自身的经验和周围麻雀的信息来调整自己的位置和速度，从而实现全局搜索和局部搜索的优化。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。它通过模拟粒子在解空间中的搜索和迭代过程来寻找最优解。算法的基本原理是，每个粒子根据自身的历史最优位置和群体最优位置来调整自己的速度和位置，从而实现全局搜索和局部搜索的优化。
星雀算法（Starling Algorithm）是一种基于星雀群体行为的优化算法。它模拟了星雀在觅食过程中的群体协作和信息传递行为。算法的基本原理是，星雀会根据自身的经验和周围星雀的信息来调整自己的位置和速度，从而实现全局搜索和局部搜索的优化。
北方苍鹰算法（Northern Goshawk Algorithm）是一种基于苍鹰捕食行为的优化算法。它模拟了苍鹰在捕食过程中的搜索和追踪行为。算法的基本原理是，苍鹰会根据目标的位置和自身的速度来调整自己的飞行路径，从而实现全局搜索和局部搜索的优化。
这些算法都是通过模拟自然界中生物的行为特点来解决优化问题。它们在不同的问题领域中都有广泛的应用，并且具有一定的优势和特点。
⛄二、部分源代码
%% clear all clc close all %% %设定通信半径为12 tic; A=rand(30,2)100;%生成一个302的数组 R=10;
Max_iter= 100; %迭代次数 SearchAgents_no=30; %规模
%% 参数初始化 dim=2*40; ub=100; %最大值 lb=0; %最小值 fobj=@(x)fun(x);
% 随机分配 [X] = Random(lb,ub,dim);
figure plot(X(1:dim/2),X(dim/2+1:end),‘.’) title(‘随机分配’) hold on
for i=1:40 axis([0 100 0 100]);%限制坐标范围 x=X(i); y=X(i+dim/2); sita=0:pi/100:2pi;%角度[0,2pi] plot(x+Rcos(sita),y+Rsin(sita),‘b’);%画圆
end
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]尹向兵,吴良超.基于周期果蝇算法的无线传感网覆盖优化[J].赤峰学院学报(自然科学版). 2017,33(16) [2]王欣阳,王瑞阳,魏云冰.基于算术优化算法的低压配电网故障区段定位方法[J].电子科技.
3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 1.1 PID优化 1.2 VMD优化 1.3 配电网重构 1.4 三维装箱 1.5 微电网优化 1.6 优化布局 1.7 优化参数 1.8 优化成本 1.9 优化充电 1.10 优化调度 1.11 优化电价 1.12 优化发车 1.13 优化分配 1.14 优化覆盖 1.15 优化控制 1.16 优化库存 1.17 优化路由 1.18 优化设计 1.19 优化位置 1.20 优化吸波 1.21 优化选址 1.22 优化运行 1.23 优化指派 1.24 优化组合 1.25 车间调度 1.26 生产调度 1.27 经济调度 1.28 装配线调度 1.29 水库调度 1.30 货位优化 1.31 公交排班优化 1.32 集装箱船配载优化 1.33 水泵组合优化 1.34 医疗资源分配优化 1.35 可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习分类与预测 2.1 机器学习和深度学习分类 2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类 2.1.2 BP神经网络分类 2.1.3 CNN卷积神经网络分类 2.1.4 DBN深度置信网络分类 2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类 2.1.6 ELMAN递归神经网络分类 2.1.7 ELM极限学习机分类 2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类 2.1.9 GRU门控循环单元分类 2.1.10 KELM混合核极限学习机分类 2.1.11 KNN分类 2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类 2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类 2.1.14 MLP全连接神经网络分类 2.1.15 PNN概率神经网络分类 2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类 2.1.17 RF随机森林分类 2.1.18 SCN随机配置网络模型分类 2.1.19 SVM支持向量机分类 2.1.20 XGBOOST分类
2.2 机器学习和深度学习预测 2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测 2.2.2 ANN人工神经网络预测 2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测 2.2.4 BF粒子滤波预测 2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测 2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测 2.2.7 BP神经网络预测 2.2.8 CNN卷积神经网络预测 2.2.9 DBN深度置信网络预测 2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测 2.2.11 DKELM回归预测 2.2.12 ELMAN递归神经网络预测 2.2.13 ELM极限学习机预测 2.2.14 ESN回声状态网络预测 2.2.15 FNN前馈神经网络预测 2.2.16 GMDN预测 2.2.17 GMM高斯混合模型预测 2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测 2.2.19 GRU门控循环单元预测 2.2.20 KELM混合核极限学习机预测 2.2.21 LMS最小均方算法预测 2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测 2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测 2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测 2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测 2.2.26 RF随机森林预测 2.2.27 RNN循环神经网络预测 2.2.28 RVM相关向量机预测 2.2.29 SVM支持向量机预测 2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测 2.2.31 XGBoost回归预测 2.2.32 模糊预测 2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测
2.3 机器学习和深度学习实际应用预测 CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测
3 图像处理方面 3.1 图像边缘检测 3.2 图像处理 3.3 图像分割 3.4 图像分类 3.5 图像跟踪 3.6 图像加密解密 3.7 图像检索 3.8 图像配准 3.9 图像拼接 3.10 图像评价 3.11 图像去噪 3.12 图像融合 3.13 图像识别 3.13.1 表盘识别 3.13.2 车道线识别 3.13.3 车辆计数 3.13.4 车辆识别 3.13.5 车牌识别 3.13.6 车位识别 3.13.7 尺寸检测 3.13.8 答题卡识别 3.13.9 电器识别 3.13.10 跌倒检测 3.13.11 动物识别 3.13.12 二维码识别 3.13.13 发票识别 3.13.14 服装识别 3.13.15 汉字识别 3.13.16 红绿灯识别 3.13.17 虹膜识别 3.13.18 火灾检测 3.13.19 疾病分类 3.13.20 交通标志识别 3.13.21 卡号识别 3.13.22 口罩识别 3.13.23 裂缝识别 3.13.24 目标跟踪 3.13.25 疲劳检测 3.13.26 旗帜识别 3.13.27 青草识别 3.13.28 人脸识别 3.13.29 人民币识别 3.13.30 身份证识别 3.13.31 手势识别 3.13.32 数字字母识别 3.13.33 手掌识别 3.13.34 树叶识别 3.13.35 水果识别 3.13.36 条形码识别 3.13.37 温度检测 3.13.38 瑕疵检测 3.13.39 芯片检测 3.13.40 行为识别 3.13.41 验证码识别 3.13.42 药材识别 3.13.43 硬币识别 3.13.44 邮政编码识别 3.13.45 纸牌识别 3.13.46 指纹识别
3.14 图像修复 3.15 图像压缩 3.16 图像隐写 3.17 图像增强 3.18 图像重建
4 路径规划方面 4.1 旅行商问题（TSP） 4.1.1 单旅行商问题（TSP） 4.1.2 多旅行商问题（MTSP） 4.2 车辆路径问题（VRP） 4.2.1 车辆路径问题（VRP） 4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP） 4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP） 4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP） 4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP） 4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP） 4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP） 4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP） 4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP） 4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP） 4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP） 4.3 多式联运运输问题
4.4 机器人路径规划 4.4.1 避障路径规划 4.4.2 迷宫路径规划 4.4.3 栅格地图路径规划
4.5 配送路径规划 4.5.1 冷链配送路径规划 4.5.2 外卖配送路径规划 4.5.3 口罩配送路径规划 4.5.4 药品配送路径规划 4.5.5 含充电站配送路径规划 4.5.6 连锁超市配送路径规划 4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划
4.6 无人机路径规划 4.6.1 飞行器仿真 4.6.2 无人机飞行作业 4.6.3 无人机轨迹跟踪 4.6.4 无人机集群仿真 4.6.5 无人机三维路径规划 4.6.6 无人机编队 4.6.7 无人机协同任务 4.6.8 无人机任务分配
5 语音处理 5.1 语音情感识别 5.2 声源定位 5.3 特征提取 5.4 语音编码 5.5 语音处理 5.6 语音分离 5.7 语音分析 5.8 语音合成 5.9 语音加密 5.10 语音去噪 5.11 语音识别 5.12 语音压缩 5.13 语音隐藏
6 元胞自动机方面 6.1 元胞自动机病毒仿真 6.2 元胞自动机城市规划 6.3 元胞自动机交通流 6.4 元胞自动机气体 6.5 元胞自动机人员疏散 6.6 元胞自动机森林火灾 6.7 元胞自动机生命游戏
7 信号处理方面 7.1 故障信号诊断分析 7.1.1 齿轮损伤识别 7.1.2 异步电机转子断条故障诊断 7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析 7.1.4 电机故障诊断分析 7.1.5 轴承故障诊断分析 7.1.6 齿轮箱故障诊断分析 7.1.7 三相逆变器故障诊断分析 7.1.8 柴油机故障诊断
7.2 雷达通信 7.2.1 FMCW仿真 7.2.2 GPS抗干扰 7.2.3 雷达LFM 7.2.4 雷达MIMO 7.2.5 雷达测角 7.2.6 雷达成像 7.2.7 雷达定位 7.2.8 雷达回波 7.2.9 雷达检测 7.2.10 雷达数字信号处理 7.2.11 雷达通信 7.2.12 雷达相控阵 7.2.13 雷达信号分析 7.2.14 雷达预警 7.2.15 雷达脉冲压缩 7.2.16 天线方向图 7.2.17 雷达杂波仿真
7.3 生物电信号 7.3.1 肌电信号EMG 7.3.2 脑电信号EEG 7.3.3 心电信号ECG 7.3.4 心脏仿真
7.4 通信系统 7.4.1 DOA估计 7.4.2 LEACH协议 7.4.3 编码译码 7.4.4 变分模态分解 7.4.5 超宽带仿真 7.4.6 多径衰落仿真 7.4.7 蜂窝网络 7.4.8 管道泄漏 7.4.9 经验模态分解 7.4.10 滤波器设计 7.4.11 模拟信号传输 7.4.12 模拟信号调制 7.4.13 数字基带信号 7.4.14 数字信道 7.4.15 数字信号处理 7.4.16 数字信号传输 7.4.17 数字信号去噪 7.4.18 水声通信 7.4.19 通信仿真 7.4.20 无线传输 7.4.21 误码率仿真 7.4.22 现代通信 7.4.23 信道估计 7.4.24 信号检测 7.4.25 信号融合 7.4.26 信号识别 7.4.27 压缩感知 7.4.28 噪声仿真 7.4.29 噪声干扰
7.5 无人机通信
7.6 无线传感器定位及布局方面 7.6.1 WSN定位 7.6.2 高度预估 7.6.3 滤波跟踪 7.6.4 目标定位 7.6.4.1 Dv-Hop定位 7.6.4.2 RSSI定位 7.6.4.3 智能算法优化定位 7.6.5 组合导航
8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
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