摘要:蜣螂优化算法(Dung beetle optimization algorithm, DBO)虽独具优势,同时也存在一些问题,如收敛精度低下以及容易陷入局部最优。为了解决这些难题,提出了一种名为MSIDBO的改进型蜣螂优化算法,目的是增强优化效果,同时保持全局和局部搜索的平衡。提出了一种自适应适应度距离平衡策略,该策略通过优化蜣螂的觅食和偷窃行为,有效地避免算法陷入局部最优解的困境;同时,引入引导学习策略和局部最优扰动方案,加快算法的收敛速度,平衡算法在局部开发和全局探索能力之间的关系。为评估MSIDBO算法的性能,采用CEC2017测试函数进行仿真实验,在3个实际工程设计问题中,同时运用了MSIDBO算法,并与其他5种优化算法进行了比较,结果表明,MSIDBO算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面均表现出显著优势,充分验证了其在实际应用中的高效性和可靠性。