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根据2025年的最新研究进展，以下是被广泛认可的几种“最强优化算法”，它们在理论创新、性能表现和应用范围上均有显著突破：

一、植物根茎生长优化算法（PRGO）

1 - 核心原理：灵感来源于植物根系结构（直根系与须根系），通过建模根系吸收养分的动态过程，结合马尔可夫理论证明其全局收敛性。算法分为纤维根、侧根和主根的生长模型，利用随机数控制探索与开发方向的平衡。
2. - 优势： - 在CEC2005、CEC2014等测试函数中表现远超麻雀优化算法（SSA）等传统算法。 - 独特的“直根系-须根系”混合策略，既能快速收敛，又避免陷入局部最优。
3. - 应用场景：复杂工程优化、预测模型参数调优等。—

二、 梦境优化算法（DOA）

1. 核心原理：模拟人类梦境中的记忆与遗忘机制，通过分组策略（探索阶段分为5组，每组遗忘维度不同）和梦境共享策略，动态平衡全局搜索与局部开发。
2. -优势： - 在CEC2017、CEC2022测试函数中优于27种对比算法，且适用于高维问题（如光伏电池参数辨识）。 - 结合遗忘补充策略与梦境共享机制，显著增强局部最优逃逸能力。
3. 应用场景：高维工程优化、复杂系统参数辨识等。—

三、DeepSeek-R1-zero模型

1、-核心原理：完全基于强化学习（RL）训练，无需监督数据或人类反馈，通过自我学习优化模型性能。其非Transformer架构（如LFM模型）支持低参数量本地化部署。
2、 优势： - 算力利用率提升显著，内存占用降低，适合终端设备实时优化。 - 在AI超级应用中实现2161万日活用户（DAU），验证其实际场景的高效性。
3、- 应用场景：AI模型训练优化、具身智能决策、边缘计算等。—

四、指数三角优化算法（ETO）

1、- 核心原理：结合指数函数与三角函数设计动态参数，通过约束勘探法限制搜索空间，分阶段调整探索与开发强度。
2、- 优势： - 在CEC2017测试函数中收敛速度与精度优于同类算法（如遗传算法、粒子群优化）。 - 参数自适应调整机制简化了调参流程，适用于多类型优化问题。
3、- 应用场景：工程设计优化、路径规划等。—

五、 传统算法的创新改进

尽管新算法层出不穷，传统算法通过融合新理论仍保持竞争力：

• 动态规划与贪心算法：在组合优化问题中结合强化学习，提升求解效率（如背包问题、旅行商问题）。
• • Adam优化器改进：引入自适应学习率与动量项的混合策略，加速深度学习模型收敛。—

六、总结与对比

| 算法 | 核心创新点 | 适用场景 | 性能优势 ||------------|--------------------------|-------------------|---------------------------|| PRGO | 根系生长模型 + 马尔可夫收敛 | 工程优化 | 全局收敛性最佳 || DOA | 梦境记忆与遗忘策略 | 高维复杂问题 | 局部最优逃逸能力突出 || DeepSeek | 纯强化学习训练 + 低参数量 | AI模型优化 | 算力效率提升显著 || ETO | 指数-三角函数动态参数 | 多模态优化 | 参数自适应性强 |
如需具体算法的代码实现或应用案例，可参考对应来源（如CSDN博客提供的Matlab代码）。未来趋势显示，AI驱动的优化算法（如DeepSeek）与生物启发式算法（如PRGO）将成为主流，尤其在多目标优化和实时决策场景中潜力巨大。