改进蜣螂优化算法与DBO算法的对比及优化细节
# 探索改进蜣螂优化算法（IDBO）：提升性能的多维度创新
## 引言
蜣螂优化算法（DBO）作为一种新兴的智能优化算法，在诸多领域展现出了一定的潜力。然而，如同许
多算法一样，它仍存在优化空间。本文将详细介绍对DBO算法的三项关键改进，并通过在23个测试函数上与
原始DBO进行对比，展示改进后的IDBO算法的优势。
## 改进1：Chebyshev映射种群初始化
传统的种群初始化方式可能导致种群分布不均匀，影响算法的全局搜索能力。而Chebyshev映射能
够生成具有良好遍历性和均匀分布特性的序列，有助于提升算法的初始种群质量。
以下是使用Python实现Chebyshev映射种群初始化的简单代码示例：
```python
import numpy as np
def chebyshev_initialization(pop_size, dim, lb, ub):
# Chebyshev多项式映射公式
def chebyshev_map(x):
return 1 - 2 * x ** 2
population = np.zeros((pop_size, dim))
for i in range(pop_size):
x = np.random.rand(dim)
for j in range(dim):
# 多次迭代Chebyshev映射
for _ in range(10):
x[j] = chebyshev_map(x[j])
population[i, j] = lb[j] + (ub[j] - lb[j]) * (x[j] + 1) / 2
return population
```
### 代码分析
1. `chebyshev_map`函数定义了Chebyshev映射的核心公式，即`1 - 2 * x ** 2`，这个公式会不
断迭代以生成不同的值。
2. 在`chebyshev_initialization`函数中，首先创建了一个大小为`(pop_size, dim)`的全零数
组`population`，用于存储初始化的种群。
