引言

近年来，在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的元启发式算法——不实野燕麦优化算法Animated Oat Optimization algorithm，AOO。该算法模拟了不实野燕麦的3种独特行为，于2025年6月最新发表在JCR 1区，中科院1区 SCI计算机类期刊 Knowledge-Based Systems。

不实野燕麦Animated Oat（学名为Avena sterilis L.）是一种一年生草本植物，属于禾本科和Avena属。它具有直立茎，最大高度达到200厘米。它的叶子是矛形的。小穗由两个草本颖片组成，质地较薄，呈卵状披针形，并将小花包裹在披针形排列中。成熟后，整个小穗从颖片中分离出来。这种植物的种子不仅能忍受长时间的休眠期和恶劣的环境，而且还具有吸湿性。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化

2. 探索阶段：在部分燕麦种子从植物上脱落后，它们的传播主要是通过风、水或动物的影响或作用来实现的。这种分散模式表现出显著的随机性，允许在广泛的解决方案空间中进行探索。位置更新如下：

3. 开发阶段：在这个阶段，剩余的燕麦种子将根据是否遇到障碍分为两种传播方法。此外，假设两种情况的概率相等。在没有障碍物的情况下，种子位置的改变是由水分诱导的应力梯度驱动的吸湿滚动来实现的：

当种子在传播过程中遇到障碍时，我们假设主芒在储存能量的驱动下进行抛射。整个种子传播过程以抛射运动为特征。为了模拟这一过程，我们使用简化的弹丸运动模型进行位置更新，位置更新公式如下：

AOO算法伪代码：

03. 对比验证

原文作者为了评估算法在探索和开发方面的能力，我们使用了包含12个功能的CEC2022测试套件。与9种知名优化算法的对比分析表明，AOO算法具有较强的竞争力。此外，我们将我们的评估扩展到五个广泛使用的工程设计问题，以确认算法在这些领域的性能。最后，我们将AOO与DV-Hop结合，在三维无线传感器网络节点定位的实验中验证了其竞争力和有效性。

更多详细结果，请参阅相应的文献。

 

参考文献

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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