阿基米德最佳化算法(AOA)是一種基於物理原理的最佳化算法，它通過模擬物質的熱力學性質來最佳化目標函式值。AOA能夠處理非線性的、高度多峰的目標函式，並能夠避免陷入局部最優。該算法的設計巧妙地利用了數學中的加減乘除運算，其中乘除運算具有分散度高的性質，用於全局搜尋，而加減運算則具有分散度較低的性質，套用於局部搜尋。AOA具有無需調整參數、可移植性強、收斂速度快等優點，其性能較之蟻獅、樽海鞘、灰狼等同樣具有很強的競爭力，目前已套用於模式識別、神經網路、任務調度等實際問題中。
AOA算法的工作原理可以概括為兩個主要階段：勘探和開發。在勘探階段，算法使用乘法和除法運算符進行全局搜尋，這是因為乘除運算具有較高的分散性，有助於探索解空間的不同區域。而在開發階段，算法則利用加法和減法運算符進行局部開發，因為加減運算的分散性較低，有助於在局部範圍內精細調整解。
算法的性能受到數學最佳化器加速函式(MOA)的影響，該函式根據當前疊代次數和最大疊代次數來計算，從而控制勘探和開發階段的切換。此外，一個隨機參數即數學最佳化機率(MOP)也被考慮在內，以保證解的多樣化。
總的來說，AOA算法通過其獨特的運算符選擇和數學最佳化器加速函式，展示了一種有效的全局最佳化策略，適用於處理各種複雜的最佳化問題。