【摘 要】
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平衡优化器（equilibrium optimizer, EO）是受控制容积动态质量平衡启发而提出的一种新型智能算法.因其结构简单，搜索能力强以及易实现等优点而广泛应用于连续或离散，单目标或多目标问题上.而EO算法在迭代中容易出现陷入局部停滞现象，导致无法对勘探和开采阶段进行有效平衡，进而引发各界学者在EO算法上不断改进来提升算法全局寻优能力和逃离局部最优能力.对近年EO算法改进理念、方式以及国内
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目（KJ2019A0646）； 安徽省科技攻关重大项目（1301041023）； 2020年校级科研重点项目（YJY-2021-03）；
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平衡优化器（equilibrium optimizer, EO）是受控制容积动态质量平衡启发而提出的一种新型智能算法.因其结构简单，搜索能力强以及易实现等优点而广泛应用于连续或离散，单目标或多目标问题上.而EO算法在迭代中容易出现陷入局部停滞现象，导致无法对勘探和开采阶段进行有效平衡，进而引发各界学者在EO算法上不断改进来提升算法全局寻优能力和逃离局部最优能力.对近年EO算法改进理念、方式以及国内外在各领域研究上取得的进步进行了系统性地分析归纳.首先，通过平衡优化器算法的物理学背景、工作流程及其相关概念将EO算法分为连续型和离散型两大类.其次，从控制参数、混合算法以及多目标优化三个不同改进方向进行分析并总结了其优缺点，进而提炼出各类策略在三种改进方向上的优势与不足.再次，对改进EO算法应用领域进行归类.目前基于改进平衡优化器算法已经证明了其可行性和优越性且实现了更好的控制效果.最后，提出EO算法进一步研究范畴，提供一定的理论参考价值.
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