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——酶作用优化算法Enzyme action optimizer，EAO。该算法模拟生物系统中酶自适应机制的仿生优化算法，于2025年4月最新发表在JCR 2区，中科院4区 SCI计算机类期刊 The Journal of Supercomputing。

 

EAO的灵感来自于生物系统中酶的催化行为。酶是一种特殊的蛋白质，通过与靶分子结合后来加速化学反应。结合后，酶-底物复合物经历了微妙的结构变化，降低了活化能，提高了反应速率，而不消耗酶。这种酶（催化剂）在辅因子和环境信号的影响下促进底物转化的自适应机制构成了EAO优化算法的基础。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化

主迭代循环从t=0到 最大迭代次数maxIter，在此过程中采用了几种自适应策略。下式定义了每次迭代t的自适应因子（AF）

2. 迭代阶段：每次迭代t，每个底物生成两个候选位置。描述了第一个衬底候选位置：

为了产生第二个底物候选位置，从候选中选择两个不同的底物p， q，这两个定义了距离d

进一步形成了第二个底物候选位置

然后更新全局最优，如式所示：

EAO算法伪代码：

03. 对比验证

原文作者将EAO已经在不同的基准数据集上进行了测试，包括23个经典基准函数、IEEE CEC2017、CEC2022基准函数，并与14个最近高被引的优化器进行了比较。结果表明，EAO在寻找最优解、收敛速度、鲁棒性和整体性能方面优于比较的优化器。并将EAO应用于五个工程设计问题的求解，取得了良好的性能效果。

更多详细结果，请参阅相应的文献。

参考文献

Rodan, A., Al-Tamimi, AK., Al-Alnemer, L. et al. Enzyme action optimizer: a novel bio-inspired optimization algorithm. J Supercomput 81, 686 (2025). https://doi.org/10.1007/s11227-025-07052-w.

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