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改良型蜣螂优化算法的MATLAB和Python实现代码(Dung Beetle Optimizer).7z

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简介：
本资源提供了一种基于改良型蜣螂优化算法的MATLAB及Python实现代码，旨在为科研人员与工程师解决复杂优化问题提供高效工具。 蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer）是一种在2022年11月推出的新型优化算法，适用于函数极值寻优问题，并且效果显著。这里提供了一个基于Python的代码实现版本。

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  • 改良型蜣螂优化算法的MATLAB和Python实现代码(Dung Beetle Optimizer).7z
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    本资源提供了一种基于改良型蜣螂优化算法的MATLAB及Python实现代码，旨在为科研人员与工程师解决复杂优化问题提供高效工具。 蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer）是一种在2022年11月推出的新型优化算法，适用于函数极值寻优问题，并且效果显著。这里提供了一个基于Python的代码实现版本。
     
  • 改良蜣螂算法（DBO）的Matlab代码
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    本简介提供了一种基于改良蜣螂优化算法(DBO)的Matlab实现代码。该算法旨在提高搜索效率和寻优能力，适用于解决各类复杂优化问题。 蜣螂优化算法是一种新型的群智能优化方法，具有良好的效果，适合用于研究论文，并且经过测试证明其有效性。
     
  • Python版本的蜣螂优化算法
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    本简介介绍了一种基于自然界的蜣螂行为的新型优化算法，并提供了其在Python编程语言中的实现方式和应用实例。该算法适用于解决各种复杂的优化问题。 蜣螂优化算法是在2022年年底提出的一种最新的群智能优化算法，非常适合用于发表论文。
     
  • 蜣螂优化算法.rar
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    简介：本资源为蜣螂优化算法的相关研究与应用代码集锦，旨在提供一个平台供学者及工程师参考学习该仿生智能优化算法。 蜣螂优化算法是近年来提出的一种新型群智能优化算法（2022年底发布），相关文章和代码已经公开。该算法结合自身课题进行研究具有很高的推荐价值，实际应用中显示出非常优秀的优化效果。
     
  • 基于蜣螂算法的函数优化Matlab代码
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    本项目提供了一种利用蜣螂算法进行函数优化的Matlab实现。通过模拟蜣螂求食行为，该算法适用于解决复杂函数优化问题，展示出高效寻优能力。 蜣螂优化（Dung Beetle Optimizer, DBO）算法是在2022年11月27日提出的，大家可以计算一下从提出到现在已经过去了多久时间。该算法是由东华大学的沈波教授团队开发的一种全新的群智能优化方法。虽然大家可能对这个团队不太熟悉，但相信麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）一定很耳熟，著名的SSA就是由他们提出的。昨天我仔细阅读了原始参考文献，并编码实现了这个算法，应该说它的收敛性能非常优越！这里提供了一个包含多个测试函数的蜣螂优化算法Matlab代码，可以将其应用于自己需要的问题模型中的单目标函数。蜣螂优化算法在函数寻优方面表现得非常好，不仅能够快速收敛，在找到更优值的能力上也优于其他智能优化方法。
     
  • 【仿生智能算法】改良版蜣螂优化算法——结合Bernoulli映射与动态因子【含MATLAB代码】
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    本文介绍了改良版蜣螂优化算法，该算法创新性地融入了Bernoulli映射和动态因子，显著提升了搜索效率及求解精度。同时提供实用的MATLAB实现代码以供参考学习。 针对优化算法的改进包括以下三个部分： 1. 使用Bernoulli混沌映射进行种群初始化； 2. 在蜣螂觅食行为的位置更新公式中加入自适应因子； 3. 对于偷窃行为，引入动态权重系数与Levy飞行策略来完善位置更新机制。 通过将这些优化措施整合到改进后的HDBO算法中，并将其与其他多种算法在不同的测试函数上进行对比实验，多次运行取平均值以确保结果的可靠性。结果显示，在处理多峰问题时，该方法表现出色。 此外，这里提供了一些关于学习MATLAB的经验分享： 1. 在正式开始使用MATLAB前，请务必先熟悉官方提供的文档和教程； 2. 了解并掌握如何在MATLAB中创建、操作及管理各种数据类型（如数字、字符串、矩阵等）是基础技能之一； 3. MATLAB官方网站提供了许多示例代码与教学资源，通过这些资料可以逐步深入学习其各项功能及其应用场景。
     
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的BP网络改进
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    本研究提出了一种基于蜣螂优化(Discrete Beetle-Flies Optimization, DBO)算法改进的BP神经网络模型。通过引入DBO算法优化BP网络中的权重和阈值，提升了神经网络的学习效率与分类精度，在多个数据集上验证了该方法的有效性和优越性。 蜣螂优化算法是一种新兴的群智能优化算法，非常适合撰写文章，并且经过测试证明其效果良好，性能优越。
     
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的SVM优化方法
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    本研究提出了一种基于蜣螂优化算法（DBO）的SVM参数优化方法，旨在提高支持向量机模型的预测性能和泛化能力。 蜣螂优化算法（DBO）能够有效地优化支持向量机（SVM），适用于分类或预测任务，并且该算法是今年新提出的，非常实用，值得推荐并在论文中应用。
     
  • 基于蜣螂优化算法(DBO)的函数寻优方法
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    本研究提出了一种基于蜣螂行为的新型DBO算法，用于解决复杂的函数优化问题，展示了其高效性和广泛的应用潜力。 蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）是由Jianka Xue 和 Bo Shen 在2022 年提出的一种新型群体智能优化算法。该算法的灵感来源于蜣螂的行为，包括滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖等。DBO 算法在全局探索与局部开发之间取得了良好的平衡，因此具有快速收敛和高准确率的特点，能够有效解决复杂的寻优问题。本段落将详细介绍该算法的工作原理及其程序实现方法。
     
  • 蜣螂算法的Matlab源代码，可直接执行
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    这段简介可以这样描述： 本资源提供了一套基于蜣螂优化算法的完整Matlab实现代码，便于科研和工程应用人员快速上手使用。代码经过调试可以直接运行，并附带详细注释以帮助理解算法细节。适合于初学者与研究者探索优化问题求解。 蜣螂优化算法是一种模拟自然界中粪球滚动行为的新型优化方法。该算法通过模仿蜣螂在寻找最佳路径以最快速度将粪球滚回巢穴过程中所表现出的行为特征，来解决复杂问题中的寻优难题。此过程包括了觅食、运输和防御等环节，并结合随机性和启发式策略进行迭代搜索，最终找到全局或局部最优解。