QSJIQIXUEXI的博客

动麦优化算法(Animated Oat Optimization algorithm, AOO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），不同于以往的动物园算法，该算法借鉴燕麦种子在潮湿环境下“滚—弹”传播的三段式运动机理，将全局探索与局部开发巧妙嵌入一个两阶段框架中。该算法由Ruo-Bin Wang等人于2025年4月发表在SCI一区期刊《Knowledge-Based Systems》上！

壮丽细尾鹩莺优化算法(SFOA)是一种新型的智能优化算法，作者从壮丽细尾鹩莺的生活习性中得到启发，模拟细尾鹩莺在幼鸟生长、繁殖和取食、躲避天敌三个阶段的自然行为！该成果由贾鹤鸣等人于2025年2月发表在SCI一区期刊上！

RRT优化算法(RRTO)是一种新型的元启发式算法，灵感来源于机器人路径规划中常用的快速探索随机树（RRT）算法的搜索机制。该算法首次将RRT算法的概念与元启发式算法相结合，性能不错，值得一试！该成果由于2025年3月发表在SCI期刊上！

神教优化算法(Divine Religions Algorithm, DRA)是一种新型的元启发式算法，灵感来源于宗教社会。该算法性能不错，值得一试！该成果于2025年2月发表在SCI期刊《Cluster Computing》上！

鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm, OOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于鱼鹰在海上捕食时的策略。该算法简单易懂，收敛速度较快，值得一试！该成果于2023年发表在ESCI期刊上！

中华穿山甲优化算法(Chinese pangolin optimizer, CPO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于中华穿山甲独特的捕食行为。该算法利用马尔可夫链理论分析了该算法的收敛性，从理论上保证了算法在优化过程中的高效性和可靠性！该成果由Zhiqing Guo于2025年2月发表在SCI期刊《The Journal of Supercomputing》上！

鲸鱼迁徙优化算法(Whale Migrating Algorithm, WMA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于座头鲸的协作和迁徙行为。该算法结构清晰，代码简洁，适合大家改进与对比！该成果于2025年3月发表！

龙卷风优化算法(TOC)是一种新型的智能优化算法，灵感来源于龙卷风的循环过程以及雷暴和演变成龙卷风的自然启发。不同于以往的动物园算法，该算法灵感新颖，内容丰富，发表期刊的等级也很高，值得一试！该成果2025年2月发表在SCITop期刊上！

旅鼠优化算法(Artificial Lemming Algorithm, ALA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于对旅鼠在自然界中的四种不同行为：长途迁徙、挖洞、觅食和躲避捕食者。该算法结构清晰，代码编写完整，发表期刊的等级也很高，适合改进！该成果由Yaning Xiao于2025年1月发表在SCITop期刊《Artificial Intelligence Review》上！

哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization, HHO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于哈里斯鹰的群体生存过程。该算法非常受大家欢迎，改进它的人不计其数，也非常适合作为对比算法！该成果由Heidari AA于2019年8月发表在SCI一区Top期刊《Future Generation Computer Systems》上！

梦境优化算法(Dream Optimization Algorithm, DOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于人类梦境的启发。该算法结合了一个基本的记忆策略，一个遗忘和补充策略，以平衡探索和利用，值得一试！该成果由Yifan Lang于2025年3月发表在SCI一区Top期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》上！

​植物根茎生长优化算法(Plant Rhizome Growth-based Optimization Algorithm, PRGO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于植物根系结构及其吸收养分方式。该算法应用马尔可夫相关理论证明了该算法的全局渐近收敛性，效果非常不错，值得一试！该成果由晏福等人于2025年1月发表在中文管科顶刊《系统工程理论与实践》上！

霜冰优化算法(RIME)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于模拟霜冻冰的形成过程。不同于以往的动物园算法，该算法基于自然现象，同时改进了贪婪选择机制，以实现探索和开发行为的优化！该成果由Su Hang于2023年5月发表在SCI二区Top期刊《Neurocomputing》上！

海星优化算法(SFOA)是一种新型的元启发式算法，灵感来源于海星的探索、捕食和再生等行为，采用五维和一维搜索模式相结合的搜索模式提高计算效率，且原文对比的算法达到了100种，不得不说越来越卷了！该成果于2024年12月发表在SCI期刊上！

今天为大家介绍一下性能非常优异的算法——海洋捕食者算法(Marine predators algorithm,MPA)，这个算法灵感来源于海洋捕食者之间的生物行为，该算法由A Faramarzi等人于2020年发表于SCI一区顶刊《Expert Systems with Applications》上！注意！该算法的作者中包括了Seyedali Mirjalili等优化算法领域大名鼎鼎的学者。熟悉该作者的小伙伴都知道，非常经典的灰狼优化算法WOA、鲸鱼优化算法WOA等性能优异的算法都包含他的名字！

今天为大家介绍一下性能非常优异的算法——麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)，这个算法灵感来源于麻雀的生物行为，该算法由薛建凯等人于2020提出。这个算法深受大家欢迎，性能非常不错，同时改进空间也非常大。因此，对它改进的学者也非常多，很多改进它的算法甚至都发到了SCI一区期刊上！

K-means优化算法(K-meansOptimizer,KO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法，该算法原理新颖，在优化算法中巧妙引入聚类算法，值得一试！该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-BaesdSystems》上！

阿尔法进化算法(Alpha evolution,AE)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于自适应步长的alpha算子更新解。不同于以往的动物园算法，该算法原理新颖，且原文对比的算法达到了106种，非常夸张！该成果由Hao Gao于2024年11月发表在SCI一区顶刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上！

指数三角优化算法(Exponential-Trigonometric Optimization, ETO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于基于指数函数和三角函数的复杂组合。不同于以往的动物园算法，该算法结合了一些额外的随机和自适应变量，从而获得更好的性能，发表的期刊也不错，值得一试！该成果由Tran Minh Luan于2024年9月发表在SCI一区顶刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》上！

加权平均优化算法(WAA)是一种新的启发式算法，灵感来源于加权平均位置概念。该算法每次迭代首先建立整个种群的加权平均位置，性能不错，值得一试！该成果于2024年12月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Based Systems》上！

苔藓生长优化算法(Moss Growth Optimization, MGO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于自然环境中苔藓的生长过程。不同于以往的动物园算法，该算法采用了种群划分的方法，也有一些与以往算法不同新的机制值得我们学习，可以一试！该成果由Boli Zheng于2024年9月发表在SCI二区期刊《Journal of Computational Design and Engineering》上！

神经种群动态优化算法(NPDOA)是一种新型的元启发式算法，灵感来源于脑神经科学的启发。该算法创新性较高，发表的期刊等级很高，值得一试！该成果于2024年9月发表在SCI一区Top期刊《Knowledge-Based Systems》上！

​企业发展优化算法(Enterprise Development, ED)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于企业的发展过程。不同于以往的动物园算法，该算法清晰易懂，与我们日常使用的优化算法相近，发表的期刊等级很高，值得一试！该成果由Dinh-Nhat Truong于2024年8月发表在SCI一区Top期刊《Engineering Structures》上！

今天为大家介绍一下性能非常优异的算法——蜣螂优化算法(DBO)，这个算法灵感来源于蜣螂的生物行为，该算法于2023年发表，深受大家欢迎，性能非常不错，改进空间非常大。因此，对它改进的学者也非常多，很多改进它的算法都发到了SCI一区期刊上！

极光优化算法(PLO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于自然界中的极光现象。不同于以往的动物园算法，该算法清晰易懂，性能也不错，值得一试！该成果于2024年8月发表在SCI期刊《Neurocomputing》上！

信息获取优化算法(Information Acquisition Optimizer, IAO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于人类的信息获取行为，由三个不同的关键策略组成。算法清晰易懂，性能也不错，值得一试！该成果由Xiao Wu于2024年8月发表在SCI期刊《The Journal of Supercomputing》上！

海市蜃楼优化算法(FATA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于海市蜃楼的形成过程，算法思路奇特，并不复杂，性能也不错，值得一试！该成果于2024年8月发表在SCI的Top期刊《Neurocomputing》上！

捕鱼优化算法(Catch Fish Optimization Algorithm, CFOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于农民在池塘里的捕鱼过程，算法简单高效，思路清晰，值得一试！该成果由贾鹤鸣于2024年6月发表在SCI期刊《Cluster Computing》上！

今天为大家介绍一下性能非常优异的算法——星鸦优化算法(NOA)，这个算法灵感来源于美国西部和加拿大山区中的一种名叫星鸦的鸟类，于2023年2月发表于SCI一区顶刊《Knowledge-Based Systems》上！为什么说它性能好，作者在CEC2014、2017、2020三大测试函数中，对比了包括AL-SHADE、L-SHADE等CEC竞赛的获胜算法，也就是俗称的sota算法。结果显示，NOA算法在所有算法中性能排名第一！这是其他很多算法难以达到的效果！

四向量优化算法(Four Vector Intelligent Metaheuristic, FVIM)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于四种向量的数学建模，算法简单高效，只有四个公式，原理清晰，通俗易懂！该成果由Hussam N. Fakhouri于2024年4月发表在SCI期刊《COMPUTING》上！

教育竞争优化算法(Educational Competition Optimizer, ECO)是一种新型的智能优化算法，灵感来自现实世界教育资源分配场景。这次算法测评中包括了搜索历史图、平均收敛图等四张图！需要的小伙伴可直接拉到最后自取！该成果由Junbo Lian等人于2024年7月发表在SCI期刊《International Journal of Systems Science》上！

徒步优化算法(HOA)是一种新型的智能优化算法，算法简单高效，值得一试！于2024年7月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Based Systems》上！作者中包括了Seyedali Mirjalili等优化算法领域大名鼎鼎的学者！

洪水优化算法(FLA)是一种新型智能优化算法，灵感来自水团的复杂运动和流动模式。这个算法灵感独特，作者足足写了105页！该成果于2024年6月发表在SCI期刊《The Journal of Supercomputing》上！

今天给大家介绍一个2024年的新算法，伞蜥优化算法(BSLO)。之前也发过介绍很多新算法的文章，起码都是有些新意的。但这个算法实在是和2023年的鱼鹰算法太像了，仅改动两个变量就又发了篇SCI。废话不多说，来看看这位神奇的作者是如何做到的。

吸血水蛭优化算法(BSLO)是一种新型的智能优化算法。这个算法包含了莱维飞行等策略，公式相对来说也比较新颖，值得一试！该成果于2024年9月发表在SCI二区期刊《Advances in Engineering Software》上！

北极海鹦优化算法(APO)是一种新智能优化算法。这个算法夹杂了许多策略，发表的期刊等级也比较高，值得一试！该成果于2024年9月发表在SCI二区期刊《Advances in Engineering Software》上！

鳗鱼-石斑鱼优化算法是一种新算法。该成果于2024年6月发表在SCI著名期刊《Cluster Computing》上！注意，该算法的作者中包括了Seyedali作者，非常经典的鲸鱼优化算法就是他发明的，说明这个算法的性能是有保证的！

黑鹰优化算法(BEO)是一种新型的元启发式算法，结合了黑鹰的生物规律和数学变换来指导粒子的搜索行为。这个算法内容丰富，迭代优化的过程也算是比较新颖，值得一试！该成果于2024年6月发表在SCI期刊《Cluster Computing》上！

红嘴蓝鹊优化算法(RBMO)是一种新型的智能优化算法，灵感来源于红嘴蓝鹊的合作、高效的捕食行为。该成果于2024年5月发表在SCI顶刊《Artificial Intelligence Review》上！

​Ivy算法是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于常青藤的有序协调增长和扩散进化过程。比较有趣的是，这个算法的作者中包括了R.Venkata Rao。如果你不知道他是谁，那么，提到著名的Jaya优化算法、教与学优化算法TLBO，相信你应该就已经知道了，这些经典的算法都是由他提出的！这位学者已经被引用了1w多次。众所周知，Jaya优化算法的优势就是速度快、参数少，此次提出来的算法也同样具备这两个特点！最重要的是，这个算法也是出版于2024年7月的新算法~非常新颖！