改进的蜣螂算法（IDBO）优化BP神经网络原理及MATLAB代码复现

目录

0 引言

1 数学模型

2 模型性能可视化

3 MATLAB代码

3.1 伪代码程序图

3.2 IDBO-BP

0 引言

针对DBO全局探索能力不足、易陷入局部最优以及收敛精度不理想等问题，有学者提出了一种混合多策略改进的蜣螂优化算法（IDBO）。该算法采用混沌映射结合随机反向学习策略初始化种群提高多样性，增强全局寻优能力；其次引入黄金正弦策略实现个体动态搜索，提高算法遍历性；引入竞争机制增强信息交互，同时在迭代后期利用自适应 t 分布变异对个体进行扰动，避免算法陷入局部最优。

1 数学模型

IDBO是在DBO基础引入4大策略改进算法全局探索和局部开发能力，分别为混沌映射和随机反向学习策略、黄金正弦策略、自适应 t 分布扰动和竞争策略，模型具体表达式如下：

1）混沌映射和随机反向学习策略：Chebyshev映射具有形式简单、均匀性好、遍历性强等特点，可以更优取代DBO随机算子，同时反向学习策略比较混沌映射和随机种群适应度，比选增强搜索过程中种群的多样性和探索能力，具体表达式如下：

式中a为常数项，X在算法为混沌映射后蜣螂种群位置，X^为X的反向解，J为0到1的随机数，Lb,Ub为问题维度边界。

2）黄金正弦策略：为使推球蜣螂完成对解空间的充分勘探，引入黄 金正弦策略对推球蜣螂进行位置更新。该策略对局部最优值附近领域空间可以充分搜索，提高了勘探能力；同时结 合黄金分割系数实现动态搜索，提高了算法遍历性。 引入黄金正弦策略后，推球蜣螂位置更新如下：

式中R为蜣螂推球时蜣螂位置的更新，ω1，ω2为[0,2pi]和[0,pi]的随机数，为黄金分割系数,a1和a2为初始值。

3）跳舞时蜣螂位置更新：对应蜣螂推球遇到障碍物，选择跳舞来选择位置更新中也引入黄金正弦策略，具体如下：

4）自适应 t 分布扰动 ：在迭代后期，算法趋于收敛，各个体之间差异较小，此时引入微小扰动，能够避免算法陷入局部最优，并进行充分地局部开发，故其公式如下：

式中Xbest为全局最佳位置向量，φ为0到1的随机数，δ为服从均匀分布U（0，1），u为0到1之间常量。

2 模型性能可视化

IDBO-BP和DBO-BP的模型性能可视化图如下：数据来源UCI数据集。

1）精度指标：

2）寻优指标：

3 MATLAB代码

3.1 伪代码程序图

3.2 IDBO-BP

1）单输出回归预测模型、多输出回归预测模型、分类模型、时间序列：

（改进的蜣螂算法优化BP神经网络-CSDN博客）