蜣螂优化算法（Dung beetle optimizer，DBO）由Jiankai Xue和Bo Shen于2022年提出，该算法主要受蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖行为的启发所得。

一、蜣螂优化算法

1.1蜣螂滚球

（1）当蜣螂前行无障碍时，蜣螂在滚粪球过程中会利用太阳进行导航，下图中红色箭头表示滚动方向

本文假设光源的强度会影响蜣螂的位置，蜣螂在滚粪球过程中位置更新如下：

其中，表示当前迭代次数，表示第次蜣螂在第t次迭代中的位置信息，为扰动系数，为 之间的随机数，取 -1 或 1 ，表示全局最差位置，用于模拟光的强度变化。
其中，的取值采用算法1：

（2）当蜣螂遇到障碍物无法前进时，它需要通过跳舞来重新调整自己，以获得新的路线。本文使用切线函数来模仿跳舞行为，以此获得新的滚动方向，滚动方向仅考虑为之间。

1.2蜣螂繁殖

在自然界中，雌性蜣螂将粪球被滚到适合产卵的安全地方并将其隐藏起来，以此为后代提供一个安全的环境。受此启发，因而提出了一种边界选择策略以此模拟雌性蜣螂产卵的区域：

其中，表示当前最优位置，和分别表示产卵区的下限和上限，，表示最大迭代次数，和分别表示优化问题的下限和上限。
雌性蜣螂一旦确定了产卵区，就会选择在该区域育雏球产卵。每只雌性蜣螂在每次迭代中只产生一个卵，可以看出，产卵区的边界范围是动态变化的，主要由R值决定。因此，育雏球的位置在迭代过程中也是动态的，其定义如下：

其中，表示第t次迭代中第 i个育雏球的位置信息，和均为1×D的随机向量，D表示优化问题的维度。
产卵区的选择如算法3所示：

1.3蜣螂觅食

小蜣螂的位置更新如下：

其中，表示第t次迭代中第i只小蜣螂在的位置，是服从正态分布的随机数，为(0,1)的随机向量。

1.4蜣螂偷窃

另一方面，一些蜣螂从其他蜣螂那里偷粪球，盗贼蜣螂的位置更新如下：

其中，表示在第t次迭代中第i个盗贼蜣螂的位置，g为服从正态分布的1×D随机向量，S为常数。

二、蜣螂优化算法描述

滚球蜣螂、繁殖蜣螂、觅食蜣螂和偷窃蜣螂的比例分布如下：