一、运行结果

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二、DBO-GRU数据预测

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。

三、部分源代码

%% 【GRU回归预测】基于蜣螂算法优化门控循环单元DBO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab
% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
clear all % 清空变量
clc % 清空命令行
% close all % 关闭开启的图窗

%% 导入数据
% 训练集——190个样本
P_train = xlsread(‘data1’,‘training set’,‘B2：G191’)‘; T_train= xlsread(‘data1’,‘training set’,‘H2：H191’)’;
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread(‘data1’,‘test set’,‘B2:G45’)‘;T_test=xlsread(‘data1’,‘test set’,‘H2:H45’)’;
shuru_num = size(P_train ,1); % 输入维度
shuchu_num=1;
N = size(P_test, 2); % 测试集样本数
M = size(P_train, 2); % 训练集样本数

%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(‘apply’, P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax(‘apply’, T_test, ps_output);

%% 优化算法
pop = 20; %种群数量
Max_iter = 20; %最大迭代次数
lb = [10 0.001] ; %下边界
ub = [200 0.015]; %上边界
dim = 2; %维度
fobj=@(X)fobj(X,p_train,t_train,p_test,t_test,shuru_num,shuchu_num );
[ Best_score, Best_P,curve] = DBO(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);

%% 重新训练
disp([‘最佳光滑因子值为’,num2str(Best_P)])
Best_P(1)=round(Best_P(1));
layers = [ …
sequenceInputLayer(shuru_num)
gruLayer(Best_P(1))
fullyConnectedLayer(shuchu_num)
regressionLayer];
options = trainingOptions(‘adam’, … % 梯度下降
‘MaxEpochs’,50, … % 最大迭代次数
‘GradientThreshold’,1, … % 梯度阈值
‘InitialLearnRate’,Best_P(2));
net = trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张立峰,刘旭.基于CNN-GRU神经网络的短期负荷预测[J].电力科学与工程. 2020,36(11)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用
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3 图像处理方面
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4 路径规划方面
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5 无人机应用方面
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6 无线传感器定位及布局方面
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7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

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

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合