独家原创！改进蜣螂优化算法，效果极好！三大经典测试集表现均为最佳！精品力荐！MATLAB代码...

声明：对于作者的原创代码，禁止转售倒卖，违者必究！

本期算法由作者自行改进，对目前比较火的蜣螂算法进行了改进。

本期内容与创新点足够支撑写一篇论文！需要的小伙伴请速度下载，获取代码的方式放在文末了。

本期推出的融合鱼鹰与自适应t分布的蜣螂优化算法(OTDBO)，是作者在仔细考虑蜣螂算法原始公式原理的基础上，持续研究了很久才成功的。

改进亮点

本期推出的融合鱼鹰与自适应t分布的蜣螂优化算法(OTDBO)亮点如下：

①在三大经典测试集进行测试

在CEC2005,CEC2017,CEC2021三大经典测试集中的测试，融合鱼鹰与自适应t分布的蜣螂优化算法表现均为最佳！

②一键运行程序，自动生成统计表格。

在当前目录下可生成excel表格，除了对每个算法的平均值，最佳值，标准差进行统计外，还有另外一个表格专门统计秩和检验的结果。

③不增加原始算法复杂度

本期推出的算法不会在循环中多次调用适应度函数，复杂度与原始蜣螂算法保持一致。没有添加所谓的贪婪策略，反向学习等增添复杂度的手段。

④与多种智能算法进行对比试验

本期算法一共与其余6种效率或热度较高的智能算法进行对比试验。包括：原始蜣螂算法(DBO)，减法优化器算法(SABO)，北方苍鹰算法(NGO)，鲸鱼算法(WOA)，哈里斯鹰优化算法(HHO)，灰狼优化算法(GWO)。

改进策略详解

关于蜣螂算法的原理网上有很多，本文就不再详细介绍，本期算法是作者在参考了网上一些文献后自行改进的，接下来直接上改进策略：

①Logistic混沌映射

混沌映射这部分，依旧是采用最经典的Logistic混沌映射，主要是增加智能算法粒子初始化的多样性。想要替换为其他混沌映射的小伙伴可以参考这篇文章：10种混沌映射优化灰狼算法，可一键切换

②融合鱼鹰优化算法

采用鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略替换原始蜣螂算法的滚球阶段位置更新公式。原始蜣螂滚球阶段公式如下：

其中， k∈(0,0.2] 为一个扰动系数，b为(0,1) 之间的随机数，α取-1或1，Xw表示全局最差位置。

鱼鹰优化算法的全局勘探策略可以弥补蜣螂算法在滚球行为中只依赖于最差值，无法及时与其他蜣螂进行交流，且参数较多的弊端，采用鱼鹰算法的全局勘探策略随机检测其中一个粪球的位置并滚动。鱼鹰优化算法在第一阶段的全局勘探策略公式如下：

③自适应t分布扰动策略

在蜣螂觅食阶段对小蜣螂的觅食行为进行t分布扰动。原始小蜣螂觅食行为公式如下：

采用以迭代次数变体公式为t分布的自由度参数的t分布变异扰动，对小蜣螂觅食行为进行扰动，使得蜣螂算法在迭代前期具有较好的全局开发能力，在迭代后期具有良好的局部探索能力，并提高算法的收敛速度，具体的位置更新方式如下：

其中t(C_iter)进行了变体。

结果展示

在CEC2005中测试：

这里截了一些图，可以看到在CEC2005函数的测试效果还是非常不错的。

将每个算法迭代500次，蜣螂个数设置为30个，每个函数运行30次，求最优值，标准差，平均值共三个指标如下：

F1函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:9.3866e-199 标准差:4.1486e-95 平均值:7.5743e-96
SABO：最优值:7.0698e-204 标准差:0 平均值:8.2728e-201
GWO：最优值:4.5233e-35 标准差:5.0484e-33 平均值:3.0152e-33
NGO：最优值:2.8298e-90 标准差:2.7791e-88 平均值:1.7908e-88
WOA：最优值:4.4174e-97 标准差:4.1192e-83 平均值:1.2796e-83
HHO：最优值:9.2306e-116 标准差:8.7594e-102 平均值:1.9032e-102
F2函数计算结果：
OTDBO：最优值:1.989e-248 标准差:0 平均值:2.6164e-300
DBO：最优值:6.9465e-89 标准差:6.1925e-55 平均值:1.131e-55
SABO：最优值:3.0683e-115 标准差:7.3404e-114 平均值:7.5734e-114
GWO：最优值:2.092e-20 标准差:4.4234e-20 平均值:7.2701e-20
NGO：最优值:8.8905e-47 标准差:7.2459e-46 平均值:7.6919e-46
WOA：最优值:1.9548e-59 标准差:2.6058e-52 平均值:4.8097e-53
HHO：最优值:1.2373e-61 标准差:6.635e-52 平均值:1.4585e-52
F3函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:2.0927e-159 标准差:9.4912e-67 平均值:1.7471e-67
SABO：最优值:5.9013e-88 标准差:1.4697e-28 平均值:2.6834e-29
GWO：最优值:2.7901e-10 标准差:2.9005e-07 平均值:9.4821e-08
NGO：最优值:1.7376e-28 标准差:1.1437e-21 平均值:2.9363e-22
WOA：最优值:7826.264 标准差:12711.6726 平均值:30494.3971
HHO：最优值:1.0553e-107 标准差:1.4809e-80 平均值:2.7058e-81
F4函数计算结果：
OTDBO：最优值:3.5691e-237 标准差:0 平均值:8.0952e-291
DBO：最优值:7.9095e-82 标准差:1.7887e-57 平均值:3.93e-58
SABO：最优值:1.7101e-79 标准差:5.5128e-78 平均值:4.2706e-78
GWO：最优值:3.6248e-09 标准差:2.2175e-08 平均值:2.5322e-08
NGO：最优值:1.2864e-38 标准差:1.0871e-37 平均值:1.2038e-37
WOA：最优值:1.6073e-05 标准差:28.8092 平均值:41.5877
HHO：最优值:1.6004e-56 标准差:1.7111e-49 平均值:3.2674e-50
F5函数计算结果：
OTDBO：最优值:22.794 标准差:5.6804 平均值:9.2932e-06
DBO：最优值:24.7288 标准差:0.17985 平均值:25.1098
SABO：最优值:27.2304 标准差:0.42282 平均值:28.3836
GWO：最优值:25.3654 标准差:0.89756 平均值:26.7547
NGO：最优值:24.8305 标准差:0.35318 平均值:25.5934
WOA：最优值:26.8927 标准差:0.45754 平均值:27.3724
HHO：最优值:4.78e-05 标准差:0.0050091 平均值:0.003909
F6函数计算结果：
OTDBO：最优值:5.6147e-12 标准差:9.2118e-12 平均值:2.4213e-13
DBO：最优值:6.5026e-10 标准差:2.5966e-08 平均值:1.7771e-08
SABO：最优值:1.3358 标准差:0.51064 平均值:2.2934
GWO：最优值:3.6959e-05 标准差:0.27145 平均值:0.45597
NGO：最优值:5.1471e-07 标准差:2.836e-06 平均值:1.3865e-06
WOA：最优值:0.01783 标准差:0.064534 平均值:0.075275
HHO：最优值:8.3643e-08 标准差:6.5056e-05 平均值:6.4619e-05
F7函数计算结果：
OTDBO：最优值:0.00030643 标准差:0.0002574 平均值:2.0829e-06
DBO：最优值:0.0001819 标准差:0.0017599 平均值:0.0021209
SABO：最优值:2.4336e-06 标准差:0.00011531 平均值:8.8737e-05
GWO：最优值:0.00029664 标准差:0.00036788 平均值:0.0010417
NGO：最优值:0.00010887 标准差:0.00022523 平均值:0.00043757
WOA：最优值:9.6402e-05 标准差:0.0031693 平均值:0.0023785
HHO：最优值:1.0168e-06 标准差:0.00012176 平均值:0.00010217
F8函数计算结果：
OTDBO：最优值:-11854.5596 标准差:940.5393 平均值:-12569.4866
DBO：最优值:-11872.4719 标准差:1290.4321 平均值:-9023.3276
SABO：最优值:-4324.2648 标准差:428.6065 平均值:-3224.2731
GWO：最优值:-7379.0674 标准差:765.5093 平均值:-6178.8641
NGO：最优值:-8771.3135 标准差:541.7755 平均值:-7749.9443
WOA：最优值:-12569.3782 标准差:1644.4545 平均值:-10964.5859
HHO：最优值:-12569.4866 标准差:308.9279 平均值:-12492.1069
F9函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:0 标准差:52.4694 平均值:24.8038
SABO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
GWO：最优值:5.6843e-14 标准差:3.637 平均值:2.5542
NGO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
WOA：最优值:0 标准差:2.468e-14 平均值:7.5791e-15
HHO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
F10函数计算结果：
OTDBO：最优值:4.4409e-16 标准差:0 平均值:4.4409e-16
DBO：最优值:4.4409e-16 标准差:0 平均值:4.4409e-16
SABO：最优值:3.9968e-15 标准差:0 平均值:3.9968e-15
GWO：最优值:2.8866e-14 标准差:4.7329e-15 平均值:4.355e-14
NGO：最优值:3.9968e-15 标准差:1.6559e-15 平均值:5.0626e-15
WOA：最优值:4.4409e-16 标准差:2.9108e-15 平均值:3.5231e-15
HHO：最优值:4.4409e-16 标准差:0 平均值:4.4409e-16
F11函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:0 标准差:0.017873 平均值:0.0032632
SABO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
GWO：最优值:0 标准差:0.0068197 平均值:0.0032292
NGO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
WOA：最优值:0 标准差:0.015722 平均值:0.0028704
HHO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
F12函数计算结果：
OTDBO：最优值:0.0069113 标准差:0.026302 平均值:1.1369e-14
DBO：最优值:1.2284e-11 标准差:0.018918 平均值:0.0035248
SABO：最优值:0.071373 标准差:0.12688 平均值:0.19729
GWO：最优值:0.012989 标准差:0.019732 平均值:0.03033
NGO：最优值:3.8507e-08 标准差:1.3916e-07 平均值:1.785e-07
WOA：最优值:0.00048891 标准差:0.0042214 平均值:0.0060921
HHO：最优值:1.2606e-09 标准差:3.4512e-06 平均值:2.5667e-06
F13函数计算结果：
OTDBO：最优值:0.0065871 标准差:0.012754 平均值:2.3795e-14
DBO：最优值:4.0548e-08 标准差:0.065083 平均值:0.05924
SABO：最优值:0.79627 标准差:0.67271 平均值:2.6259
GWO：最优值:5.7156e-05 标准差:0.19152 平均值:0.35511
NGO：最优值:1.2887e-05 标准差:0.060645 平均值:0.053437
WOA：最优值:0.044738 标准差:0.12376 平均值:0.18934
HHO：最优值:2.1341e-07 标准差:0.00010215 平均值:5.3319e-05
F14函数计算结果：
OTDBO：最优值:0.998 标准差:8.2465e-17 平均值:0.998
DBO：最优值:0.998 标准差:0.36225 平均值:1.0641
SABO：最优值:0.99813 标准差:1.3804 平均值:2.5798
GWO：最优值:0.998 标准差:4.7127 平均值:4.678
NGO：最优值:0.998 标准差:0 平均值:0.998
WOA：最优值:0.998 标准差:1.8782 平均值:1.7866
HHO：最优值:0.998 标准差:1.2551 平均值:1.3599
F15函数计算结果：
OTDBO：最优值:0.00033706 标准差:4.7761e-05 平均值:0.00030749
DBO：最优值:0.00030753 标准差:0.00030126 平均值:0.0007386
SABO：最优值:0.00032786 标准差:0.00080074 平均值:0.00068721
GWO：最优值:0.00030749 标准差:0.0081232 平均值:0.0043995
NGO：最优值:0.00030749 标准差:2.5083e-08 平均值:0.0003075
WOA：最优值:0.00030812 标准差:0.00037048 平均值:0.00068872
HHO：最优值:0.00030861 标准差:0.00017758 平均值:0.00037549
F16函数计算结果：
OTDBO：最优值:-1.0316 标准差:6.5843e-16 平均值:-1.0316
DBO：最优值:-1.0316 标准差:6.6486e-16 平均值:-1.0316
SABO：最优值:-1.0316 标准差:0.010657 平均值:-1.0226
GWO：最优值:-1.0316 标准差:9.7035e-09 平均值:-1.0316
NGO：最优值:-1.0316 标准差:6.7122e-16 平均值:-1.0316
WOA：最优值:-1.0316 标准差:9.1176e-10 平均值:-1.0316
HHO：最优值:-1.0316 标准差:1.4138e-10 平均值:-1.0316
F17函数计算结果：
OTDBO：最优值:0.39789 标准差:0 平均值:0.39789
DBO：最优值:0.39789 标准差:0 平均值:0.39789
SABO：最优值:0.39802 标准差:0.056514 平均值:0.43188
GWO：最优值:0.39789 标准差:1.5343e-06 平均值:0.39789
NGO：最优值:0.39789 标准差:0 平均值:0.39789
WOA：最优值:0.39789 标准差:1.4291e-06 平均值:0.39789
HHO：最优值:0.39789 标准差:6.14e-07 平均值:0.39789
F18函数计算结果：
OTDBO：最优值:3.9 标准差:4.9295 平均值:3
DBO：最优值:3 标准差:1.6657e-15 平均值:3
SABO：最优值:3.0003 标准差:1.2656 平均值:3.8027
GWO：最优值:3 标准差:1.975e-05 平均值:3
NGO：最优值:3 标准差:5.3444e-16 平均值:3
WOA：最优值:3 标准差:7.3912e-05 平均值:3
HHO：最优值:3 标准差:2.393e-08 平均值:3
F19函数计算结果：
OTDBO：最优值:-3.8628 标准差:2.626e-15 平均值:-3.8628
DBO：最优值:-3.8628 标准差:0.0019807 平均值:-3.8623
SABO：最优值:-3.8607 标准差:0.15694 平均值:-3.669
GWO：最优值:-3.8628 标准差:0.0014443 平均值:-3.8624
NGO：最优值:-3.8628 标准差:2.7101e-15 平均值:-3.8628
WOA：最优值:-3.8628 标准差:0.0028978 平均值:-3.8607
HHO：最优值:-3.8628 标准差:0.00079685 平均值:-3.8622
F20函数计算结果：
OTDBO：最优值:-3.322 标准差:1.355e-15 平均值:-3.322
DBO：最优值:-3.322 标准差:0.073907 平均值:-3.2534
SABO：最优值:-3.3209 标准差:0.079727 平均值:-3.2381
GWO：最优值:-3.322 标准差:0.080286 平均值:-3.2577
NGO：最优值:-3.322 标准差:1.4068e-15 平均值:-3.322
WOA：最优值:-3.322 标准差:0.093653 平均值:-3.2445
HHO：最优值:-3.2977 标准差:0.066363 平均值:-3.1975
F21函数计算结果：
OTDBO：最优值:-10.1532 标准差:6.0194e-15 平均值:-10.1532
DBO：最优值:-10.1532 标准差:2.6276 平均值:-6.357
SABO：最优值:-5.3598 标准差:0.24383 平均值:-4.9794
GWO：最优值:-10.1528 标准差:2.0584 平均值:-9.14
NGO：最优值:-10.1532 标准差:2.3686e-09 平均值:-10.1532
WOA：最优值:-10.1531 标准差:1.9311 平均值:-9.3007
HHO：最优值:-10.1513 标准差:1.5473 平均值:-5.5615
F22函数计算结果：
OTDBO：最优值:-10.4029 标准差:9.3299e-16 平均值:-10.4029
DBO：最优值:-10.4029 标准差:2.8193 平均值:-8.4804
SABO：最优值:-8.6519 标准差:0.80995 平均值:-5.0922
GWO：最优值:-10.4028 标准差:1.6134 平均值:-9.8729
NGO：最优值:-10.4029 标准差:1.6184e-12 平均值:-10.4029
WOA：最优值:-10.4028 标准差:3.0268 平均值:-7.8307
HHO：最优值:-10.2406 标准差:0.941 平均值:-5.2583
F23函数计算结果：
OTDBO：最优值:-10.5364 标准差:1.3194e-15 平均值:-10.5364
DBO：最优值:-10.5364 标准差:2.9585 平均值:-7.6736
SABO：最优值:-5.1261 标准差:0.43694 平均值:-4.7386
GWO：最优值:-10.5363 标准差:0.00074574 平均值:-10.535
NGO：最优值:-10.5364 标准差:2.799e-15 平均值:-10.5364
WOA：最优值:-10.5363 标准差:3.043 平均值:-8.2863
HHO：最优值:-5.1285 标准差:0.0010802 平均值:-5.1276

在CEC2017中测试：

将每个算法迭代500次，蜣螂个数设置为30个，每个函数运行30次，求最优值，标准差，平均值共三个指标如下：

正在统计的是维度为50的CEC2017函数集
F1函数计算结果：
OTDBO：最优值:8088297.3012 标准差:138011957.5851 平均值:78328902.291
DBO：最优值:1045126927.7342 标准差:14802342288.0234 平均值:8507613158.7643
SABO：最优值:22084207931.4738 标准差:9254581433.2375 平均值:40951570220.141
GWO：最优值:4230814112.1769 标准差:5321508569.9856 平均值:12121584765.881
NGO：最优值:607845204.1464 标准差:2194373161.5135 平均值:3158002821.2103
WOA：最优值:12821513678.2412 标准差:5178275510.1502 平均值:20599680134.163
HHO：最优值:1806136389.9531 标准差:1875350119.6015 平均值:5392990243.8291
F3函数计算结果：
OTDBO：最优值:119552.8473 标准差:22713.7866 平均值:176124.775
DBO：最优值:187422.78 标准差:74671.8036 平均值:281107.4694
SABO：最优值:167862.5018 标准差:13234.5068 平均值:186927.5987
GWO：最优值:125098.6267 标准差:30030.0471 平均值:180261.1885
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OTDBO：最优值:3366.9257 标准差:72.4753 平均值:3497.0069
DBO：最优值:3496.0275 标准差:2394.604 平均值:5929.3664
SABO：最优值:6268.5916 标准差:558.0478 平均值:7306.5114
GWO：最优值:3892.3334 标准差:414.593 平均值:4653.6467
NGO：最优值:3746.5824 标准差:207.654 平均值:4095.8457
WOA：最优值:4836.2614 标准差:624.822 平均值:5987.6899
HHO：最优值:3974.1012 标准差:386.6806 平均值:4921.1137
F29函数计算结果：
OTDBO：最优值:4239.0211 标准差:412.3103 平均值:5036.7362
DBO：最优值:4950.1391 标准差:983.2734 平均值:6334.6691
SABO：最优值:7470.3787 标准差:2036.4487 平均值:10514.6668
GWO：最优值:4211.7743 标准差:322.0184 平均值:5063.1064
NGO：最优值:4323.6751 标准差:400.9231 平均值:5298.6546
WOA：最优值:6917.7801 标准差:2081.1632 平均值:9313.1143
HHO：最优值:5996.0264 标准差:665.2724 平均值:7061.6749
F30函数计算结果：
OTDBO：最优值:1039997.0141 标准差:3384740.8334 平均值:4043902.4753
DBO：最优值:6778242.0778 标准差:52234002.5715 平均值:48130602.4672
SABO：最优值:271902940.3089 标准差:260624946.4744 平均值:640592978.6891
GWO：最优值:77429080.0496 标准差:45687415.764 平均值:160081560.8349
NGO：最优值:1659121.0389 标准差:984590.0951 平均值:3208731.6105
WOA：最优值:146676242.3912 标准差:108159613.9217 平均值:317898269.0627
HHO：最优值:54753422.582 标准差:63192089.5552 平均值:133855262.0057

在CEC2021中测试：

将每个算法迭代500次，蜣螂个数设置为30个，每个函数运行30次，求最优值，标准差，平均值共三个指标如下：

正在统计的是维度为20的CEC2021函数集
F1函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:8.1696e-158 标准差:1.6836e-101 平均值:3.9988e-102
SABO：最优值:9.299e-197 标准差:0 平均值:2.0727e-191
GWO：最优值:9.5861e-32 标准差:5.2531e-30 平均值:2.8894e-30
NGO：最优值:4.1783e-87 标准差:5.9908e-84 平均值:2.3102e-84
WOA：最优值:1.2459e-82 标准差:1.1883e-66 平均值:2.2641e-67
HHO：最优值:2.3627e-110 标准差:1.1208e-91 平均值:3.7261e-92
F2函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:0 标准差:793.7329 平均值:353.4841
SABO：最优值:0 标准差:7.825e-13 平均值:4.2443e-13
GWO：最优值:1.819e-12 标准差:392.7988 平均值:128.3547
NGO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
WOA：最优值:0 标准差:468.2925 平均值:95.7243
HHO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
F3函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:0 标准差:32.6327 平均值:9.3971
SABO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
GWO：最优值:5.1276e-30 标准差:64.3001 平均值:59.306
NGO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
WOA：最优值:0 标准差:7.2013e-32 平均值:1.3148e-32
HHO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
F4函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:0 标准差:2.4924 平均值:0.83985
SABO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
GWO：最优值:0 标准差:1.7261 平均值:0.83547
NGO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
WOA：最优值:0 标准差:0.6807 平均值:0.15972
HHO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
F5函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:1.9803e-143 标准差:5.6891e-20 平均值:1.8739e-20
SABO：最优值:4.7108e-23 标准差:8.3297e-21 平均值:4.0795e-21
GWO：最优值:4.6914e-19 标准差:8.4825 平均值:4.0026
NGO：最优值:1.241e-20 标准差:3.0999e-19 平均值:2.7313e-19
WOA：最优值:4.4131e-77 标准差:5.9312e-16 平均值:1.0891e-16
HHO：最优值:3.597e-107 标准差:5.3291e-78 平均值:9.7698e-79
F6函数计算结果：
OTDBO：最优值:-2.2204e-16 标准差:9.3723e-17 平均值:-1.4803e-16
DBO：最优值:0 标准差:214.6495 平均值:124.8153
SABO：最优值:5.2922e-05 标准差:0.00016573 平均值:0.00023634
GWO：最优值:0.11032 标准差:3.1981 平均值:3.2584
NGO：最优值:0.0011235 标准差:0.016305 平均值:0.0075571
WOA：最优值:1.1435e-14 标准差:125.7389 平均值:27.2435
HHO：最优值:-2.2204e-16 标准差:0.00017654 平均值:5.2887e-05
F7函数计算结果：
OTDBO：最优值:-2.2204e-16 标准差:1.0653e-16 平均值:-1.2212e-16
DBO：最优值:2.3617e-99 标准差:10.8058 平均值:2.5717
SABO：最优值:3.6238e-05 标准差:6.5254e-05 平均值:0.00012129
GWO：最优值:0.018605 标准差:2.5325 平均值:1.2508
NGO：最优值:0.00056464 标准差:0.00069611 平均值:0.0014689
WOA：最优值:0.0082596 标准差:0.051006 平均值:0.069419
HHO：最优值:-2.2204e-16 标准差:7.1456e-05 平均值:1.587e-05
F8函数计算结果：
OTDBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
DBO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
SABO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
GWO：最优值:0 标准差:6.4091 平均值:1.1701
NGO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
WOA：最优值:0 标准差:501.9406 平均值:91.6414
HHO：最优值:0 标准差:0 平均值:0
F9函数计算结果：
OTDBO：最优值:1.4004e-315 标准差:0 平均值:9.3643e-314
DBO：最优值:1.0998e-157 标准差:6.0421e-82 平均值:1.1031e-82
SABO：最优值:1.2245e-32 标准差:3.0708e-15 平均值:7.6975e-15
GWO：最优值:3.5527e-14 标准差:1.1541e-14 平均值:4.4113e-14
NGO：最优值:8.8818e-15 标准差:1.6216e-15 平均值:9.1778e-15
WOA：最优值:6.2497e-90 标准差:6.74e-15 平均值:7.9936e-15
HHO：最优值:3.5445e-118 标准差:9.4789e-98 平均值:3.1876e-98
F10函数计算结果：
OTDBO：最优值:1.1125e-315 标准差:0 平均值:1.1146e-315
DBO：最优值:0.00018686 标准差:37.6131 平均值:23.5767
SABO：最优值:0.00062654 标准差:0.00030635 平均值:0.0011758
GWO：最优值:0.0087885 标准差:23.0891 平均值:69.0763
NGO：最优值:0.0016313 标准差:25.156 平均值:7.9646
WOA：最优值:0.032005 标准差:0.031207 平均值:0.089928
HHO：最优值:3.6456e-108 标准差:0.00063929 平均值:0.00027476

一键生成excel功能

此次代码包含一键生成各个算法的统计结果，并将结果保存在excel中。每个测试函数都会包含一个秩和检验结果和最优值，标准差，平均值指标统计结果。截图如下：

最优值，标准差，平均值的指标统计结果：

秩和检验统计结果：

代码展示

代码目录如下：

每个文件子目录如下：

每个文件都包含一个作图的程序，(plotCEC2005_Main.m,plotCEC2017_Main.m,plotCEC2021_Main.m)和一个统计指标，生成excel的程序(runsCEC2005_Main.m,runsCEC2017_Main.m,runsCEC2021_Main.m)

运行后，会直接生成表格，其中result.xls即为最优值，标准差，平均值指标统计结果，ranksumresult.xls为秩和检验结果。

部分代码展示：

RESULT=[];   %统计标准差，平均值，最优值等结果
rank_sum_RESULT=[];  %统计秩和检验结果
F = [1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30];%因为第二个函数被删了！
variables_no = 50; % 可选 2, 10, 30, 50, 100
disp(['正在统计的是维度为',num2str(variables_no),'的CEC2017函数集'])
for func_num = 1:length(F)   
    % Display the comprehensive results
    disp(['F',num2str(F(func_num)),'函数计算结果：'])
    num=F(func_num);
    [lower_bound,upper_bound,variables_no,fobj]=Get_Functions_cec2017(num,variables_no);  % [lb,ub,D,y]：下界、上界、维度、目标函数表达式
    resu = [];  %统计标准差，平均值，最优值等结果
    rank_sum_resu = [];   %统计秩和检验结果
    %% Run the OTDBO algorithm for "run" times
    for nrun=1:run
        [final,position,iter]=OTDBO(pop_size,max_iter,lower_bound,upper_bound,variables_no,fobj);
        final_main(nrun)=final;
        z1(nrun) =  final; %方便统计秩和检验结果
    end
    zz = [min(final_main);std(final_main);mean(final_main)];
    resu = [resu,zz];
    disp(['OTDBO：最优值:',num2str(zz(1)),' 标准差:',num2str(zz(2)),' 平均值:',num2str(zz(3))]);


    %% Run the DBO algorithm for "run" times
    for nrun=1:run
        [final,position,iter]=DBO(pop_size,max_iter,lower_bound,upper_bound,variables_no,fobj);
        final_main(nrun)=final;
        z2(nrun) =  final;
    end
    zz = [min(final_main);std(final_main);mean(final_main)];
    resu = [resu,zz];

代码获取

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OTDBO

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多策略改进蜣螂优化--螺旋搜索+最优值引导+反向学习策略

改进蜣螂优化--采用莱维飞行和三角形游走策略

改进正弦算法引导的蜣螂优化算法(MSADBO)