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[步骤 1：个体编码与适应度函数定义](#步骤 1：个体编码与适应度函数定义)
[步骤 2：滚球行为（全局搜索）](#步骤 2：滚球行为（全局搜索）)
[步骤 3：跳舞行为（局部开发）](#步骤 3：跳舞行为（局部开发）)
[步骤 4：觅食行为（多样性保持）](#步骤 4：觅食行为（多样性保持）)
[步骤 5：最优参数确定](#步骤 5：最优参数确定)
1.程序功能描述
蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）是受自然界蜣螂行为启发的新型智能优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。DBO-LSTM模型将蜣螂优化算法与LSTM网络结合，通过DBO优化LSTM的关键超参数（尤其是隐含层数量）和初始权重，解决传统LSTM依赖经验设置超参数导致的预测精度不足问题。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行
3.部分程序
% 将优化得
NN=floor(bestX)+1;
..............................................
% 设置网络训练参数
options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器，适合深度学习训练
'MaxEpochs', 240, ... % 最大训练轮数为240
'GradientThreshold', 1, ... % 梯度阈值为1，防止梯度爆炸
'InitialLearnRate', 0.004, ... % 初始学习率为0.004
'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...% 学习率调度方式为分段衰减
'LearnRateDropPeriod', 60, ... % 每60轮衰减一次学习率
'LearnRateDropFactor',0.2, ... % 学习率衰减因子为0.2（变为原来的20%）
'L2Regularization', 0.01, ... % L2正则化系数为0.01，防止过拟合
'ExecutionEnvironment', 'gpu',... % 使用GPU加速训练（需配置GPU支持）
'Verbose', 0, ... % 不显示训练过程细节
'Plots', 'training-progress'); % 显示训练进度图表（损失变化等）
% 训练LSTM网络
[net,INFO] = trainNetwork(Pxtrain, Txtrain, layers, options);
% 使用训练好的网络进行预测
Dat_yc1 = predict(net, Pxtrain); % 对训练数据进行预测（归一化尺度）
Dat_yc2 = predict(net, Pxtest); % 对测试数据进行预测（归一化尺度）
% 将预测结果反归一化，恢复到原始数据范围
Datn_yc1 = mapminmax('reverse', Dat_yc1, Norm_O);
Datn_yc2 = mapminmax('reverse', Dat_yc2, Norm_O);
% 将细胞数组转换为矩阵（方便后续处理和分析）
Datn_yc1 = cell2mat(Datn_yc1);
Datn_yc2 = cell2mat(Datn_yc2);
% 保存训练信息、预测结果和收敛曲线到MAT文件，便于后续分析
save R2.mat INFO Datn_yc1 Datn_yc2 T_train T_test Convergence_curve
1154.算法理论概述
模拟蜣螂的滚球、跳舞、觅食三种行为实现寻优：滚球行为对应全局搜索，跳舞行为实现局部开发，觅食行为避免陷入局部最优。通过DBO优化LSTM的两个关键参数：隐含层数量M （2≤M≤100）。
步骤 1：个体编码与适应度函数定义
每个蜣螂个体编码为向量Ind=[M,n1,n2,...,nM]，其中M为隐含层数量。适应度函数采用如下公式：
其中，T为训练集样本数， yt为t时刻真实值， y^ t (Xi ) 为基于个体 Xi的LSTM预测值。
步骤 2：滚球行为（全局搜索）
蜣螂个体i沿食物球滚动的位置更新公式：
其中,xbest(t)为当前最优个体，α=0.3为滚动因子，β∼U(0,1)为随机步长，γ=0.2为扰动因子，randn()为标准正态分布随机数。
步骤 3：跳舞行为（局部开发）
部分蜣螂（比例( p=0.2)）通过跳舞调整位置：
其中,δ=0.1为跳舞因子，ub,lb 为参数上下界，rand()∼U(0,1)。
步骤 4：觅食行为（多样性保持）
当适应度值连续5代无改进时，触发觅食行为：
随机生成新个体以跳出局部最优。
步骤 5：最优参数确定
迭代终止后（最大迭代次数设为25），选取适应度值最小的个体作为最优参数。
5.完整程序
VVV
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