DLH用在改进蜣螂算法中

DLH是指“Diversity-Leverage-History”，是一种启发式算法参数优化方法，在蜣螂算法中可以用于改进算法的性能。DLH算法通过维护历史最优解集合来增加搜索空间的多样性，并利用历史信息来引导搜索方向，从而增加算法的收敛速度和全局搜索能力，提高算法的效率和性能。

在蜣螂算法中，DLH算法可以用于改进蜣螂的搜索策略和目标函数，从而提高算法的性能。具体来说，DLH算法可以通过以下几个方面来改进蜣螂算法：

1. 多样性：DLH算法可以维护历史最优解集合，通过选择不同的历史最优解来引导蜣螂的搜索方向，从而增加搜索空间的多样性，避免陷入局部最优解。

2. 利用历史信息：DLH算法可以利用历史信息来引导搜索方向，从而加速算法的收敛速度和全局搜索能力，提高算法的效率和性能。

3. 目标函数：DLH算法可以通过改变目标函数来引导蜣螂的搜索方向，从而提高算法的性能。例如，可以将DLH算法应用于多目标优化问题，通过维护历史最优解集合来实现 Pareto 前沿的搜索。

总之，DLH算法可以用于改进蜣螂算法的搜索策略、目标函数和参数优化等方面，从而提高算法的性能和效率。