该文中包括5个内容：用MathType编辑的公式、伪代码、visio的流程图，matlab代码，PDF论文，拿来直接用，可以帮助科研者省下超多时间。

本文从麦在自然环境中的行为出发，提出了一种新的元启发式算法--动麦优化算法（AOO），AOO模拟了动麦的3种独特行为：（i）通过风、水和动物等自然因素传播种子;（ii）在吸湿运动的影响下，动麦种子的初生芒发生扭曲和旋转，使整个种子滚动和繁殖;以及（iii）在滚动传播期间，当遇到障碍物时，能量被存储，在一定条件下触发推进机构以进一步分散种子。

为了评估算法的探索和开发能力，文中使用了CEC 2022测试套件，其中包括12个功能。与9个著名的优化算法的比较分析表明，AOO具有上级的竞争力。此外，评估扩展到五个广泛使用的工程设计问题，以确认算法在这些领域的性能。最后，将AOO算法与DV-Hop算法相结合，在三维无线传感器网络节点定位的实验中验证了AOO算法的竞争力和有效性。实验结果表明，AOO算法具有解决复杂优化问题的能力，并具有作为实际工程应用中可靠优化器的潜力。