引言

近年來，在合理框架內求解優化問題的元啟發式算法的發展引起了全球科學界的極大關注。本期介紹一種新的元啟發式算法——不實野燕麥優化算法Animated Oat Optimization algorithm，AOO。該算法模擬了不實野燕麥的3種獨特行為，于2025年6月最新發表在JCR 1區，中科院1區 SCI計算機類期刊 Knowledge-Based Systems。

不實野燕麥Animated Oat（學名為Avena sterilis L.）是一種一年生草本植物，屬于禾本科和Avena屬。它具有直立莖，最大高度達到200厘米。它的葉子是矛形的。小穗由兩個草本穎片組成，質地較薄，呈卵狀披針形，并將小花包裹在披針形排列中。成熟后，整個小穗從穎片中分離出來。這種植物的種子不僅能忍受長時間的休眠期和惡劣的環境，而且還具有吸濕性。

1.?初始化：和其他群優化算法一樣，采用隨機初始化

2.?探索階段：在部分燕麥種子從植物上脫落后，它們的傳播主要是通過風、水或動物的影響或作用來實現的。這種分散模式表現出顯著的隨機性，允許在廣泛的解決方案空間中進行探索。位置更新如下：

3.?開發階段：在這個階段，剩余的燕麥種子將根據是否遇到障礙分為兩種傳播方法。此外，假設兩種情況的概率相等。在沒有障礙物的情況下，種子位置的改變是由水分誘導的應力梯度驅動的吸濕滾動來實現的：

當種子在傳播過程中遇到障礙時，我們假設主芒在儲存能量的驅動下進行拋射。整個種子傳播過程以拋射運動為特征。為了模擬這一過程，我們使用簡化的彈丸運動模型進行位置更新，位置更新公式如下：

AOO算法偽代碼：

03. 對比驗證

原文作者為了評估算法在探索和開發方面的能力，我們使用了包含12個功能的CEC2022測試套件。與9種知名優化算法的對比分析表明，AOO算法具有較強的競爭力。此外，我們將我們的評估擴展到五個廣泛使用的工程設計問題，以確認算法在這些領域的性能。最后，我們將AOO與DV-Hop結合，在三維無線傳感器網絡節點定位的實驗中驗證了其競爭力和有效性。

更多詳細結果，請參閱相應的文獻。

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參考文獻

Wang R B, Hu R B, Geng F D, et al. The Animated Oat Optimization Algorithm: A Nature-Inspired Metaheuristic for Engineering Optimization and a Case Study on Wireless Sensor Networks[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 113589.

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