炫技作品！，独家原创！
蜣螂优化算法DBO的含金量不用我多介绍了吧，这是和麻雀优化算法SSA同一个课题组出的算法，业内公认的比较好的算法，这个算法认可度很高！
一种新型改进蜣螂优化算法，名字买后自己取。只出售一次，供独家使用！
好的东西只有一个缺点，就是贵！
效果有多好，不用我多介绍了！自己看图，F5，F6, F7函数有多难改进，相信改进过算法的都知道，此改进算法收敛的还快，全局搜索还极好，绝无仅有！炫技作品！
DBO算法灵感来源于粪甲虫的滚球、舞蹈、觅食、窃取和繁殖行为。这一算法独特地同时考虑了全局探索和局部开发，具备快速收敛速度和准确解决方案的特点。DBO算法展现了在收敛速度、解决方案准确性和稳定性方面与最先进优化方法相当的竞争性能。此外，DBO算法还成功应用于工程设计问题，实验证明其在处理现实世界应用问题上具有显著效果。
原始DBO的四种搜索策略
滚球行为：模拟了粪甲虫滚球的行为，其搜索策略要求在整个搜索空间中保持直线路径。粪甲虫的位置根据一定的规则进行更新，类似于粪甲虫在滚球过程中保持直线的移动路径。
舞蹈行为：当粪甲虫遇到障碍物无法前进时，采用舞蹈行为。这一策略通过切线函数来模拟新的滚动方向，使粪甲虫重新定位自己以获得新的可行路径。
产卵区域选择策略：模拟了粪甲虫为其后代选择安全环境的行为。该策略定义了产卵区域的边界选择策略，确保后代有一个相对安全的生长环境。
觅食区域策略：为了模拟粪甲虫在自然界中的觅食过程，DBO算法建立了最佳觅食区域的边界，并通过这一策略更新小粪甲虫的位置，以实现更有效的搜索过程。
本改进算法提供改进的说明性文档！供购买者写文章时参考！
matlab源码获取方式，公众号：算法仓库
测试集:cec2005,matlab:2023a
