蜣螂优化算法(Dung beetle optimizer,DBO)由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出,该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。 一、蜣螂优化算法 1.1蜣螂滚球 (1)当蜣螂前行无障碍时,蜣螂在滚粪球过程中会利用太阳进行导航,下图中红色箭头表示滚动方向 本文假设光源的强度会影响蜣螂的位置,蜣螂在...
2.2基于正余弦算法改进的小偷蜣螂 偷窃阶段的小偷蜣螂主要围绕食物竞争的最佳位置(即最优个体)运动,这种搜索策略过于单一,在接近当前最佳个体的过程中对其邻域范围的搜索不够充分,容易降低群体多样性,从而停滞在局部最优。 正弦余弦算法SCA(Sine-Cosine Algorithm,SCA)是2016年Mirjalili[6]基于正弦余弦函数性质提出的一种...
其中,∣xi(t)−xi(t−1)∣为第i只蜣螂在第n次迭代时的位置与在第t−1次迭代时的位置之差。因此,滚球蜣螂的位置更新与当前和历史信息密切相关。请注意,如果θ等于0、π/2或π,则蜣螂的位置不会更新(参见算法2)。 二、产卵行为 一旦确定了产卵区域,雌性蜣螂就会选择这个区域的卵球产卵。需要说明的是,...
作者在前段时间的一篇文章中介绍过了蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)的原理及实现,该算法是由东华大学沈波教授团队在2022年提出[1],其灵感来自蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为这5种习性,其不同的子种群执行了不同的搜索方法,能够实现对空间的高效探索和开发,较之PSO、WOA和HHO等具有求解精度更高、...
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...
IDBO算法是一种基于Lévy飞行和t分布扰动的蜣螂优化算法。IDBO算法具有较好的性能,可以有效地求解单目标函数问题。 🔗 参考文献 [1] 潘志远,卜凡亮.基于蜣螂算法优化的DV-Hop定位算法[J].电子测量与仪器学报, 2023, 37(7):33-41. [2] 董奕含,喻志超,胡天跃,et al.基于改进蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线...
蜣螂优化算法通过模拟蜣螂集群的搜索行为,以寻找最优解。这种算法利用了蜣螂的集体智慧和分工合作的特点,使得算法能够有效地搜索到Pareto最优解集。 非支配排序是指根据解的目标函数值来确定其在解集中的优劣。蜣螂优化算法通过非支配排序对种群中的个体进行评估,并基于非支配排序等信息来更新种群,以保持多样性和收敛性...
金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,国网四川省电力公司电力科学研究院申请一项名为“一种基于改进蜣螂优化算法的PMU配置方法”的专利,公开号CN 118797931 A,申请日期为2024年6月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于改进蜣螂优化算法的PMU配置方法,涉及PMU优化配置技术领域。本发明通过划分关键节点、重...
以下是蜣螂优化算法的总体流程: 1.初始化种群 随机生成一定数量的蜣螂个体,每个个体代表问题的一个潜在解。 确定每个个体的位置和速度。 2.计算适应度 对于每个蜣螂个体,计算其适应度值,适应度值反映了个体在问题中的优劣程度。 适应度函数根据具体问题进行定义,通常与问题的目标函数相关。 3.滚动操作 根据蜣螂的...