融合浓度平衡和菲克定律的新平衡优化器算法

针对平衡优化器算法（equilibrium optimizer，EO）出现的收敛速度慢、算法精度不够、开发和搜索阶段信息不平衡等问题，提出了融合浓度平衡和菲克定律的新平衡优化器算法（new equilibrium optimizer，NEO）。根据布朗运动和扩散现象，不同浓度区域的粒子采取不同的浓度平衡机制，改进算法平衡池，提高种群间的信息交流能力；在算法参数中引入幂函数和指数函数两种自适应因子，进一步平衡全局搜索和局部开发能力，使得粒子种群在解空间中进行广泛搜索和深度挖掘；根据菲克定律，在粒子位置更新公式中引入扰动机制，提高算法寻优精度和收敛速度。采用24个基准测试函数和Wilcoxon 秩和检验，将NEO算法和其他智能优化算法进行仿真实验对比，结果表明NEO算法具有良好的优化性能。