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算法还成功应用于三个工程设计问题，实验证明其在处理现实世界应用问题上具有显著效果。
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。
下期将对这个算法改进，改进出的效果较好，欢迎关注！