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新的生物启发式元启发式算法--海星优化算法（SFOA），它模拟了海星的探索、捕食SFOA包括探索和利用两个主要阶段，探索阶段通过结合五个阶段的混合搜索模式模仿海星的探索行为，开发阶段模拟海星的捕食和再生行为，采用双向搜索策略和特殊的运动方式，保证开发阶段的收敛性。

这项工作验证了SFOA在经典函数、CEC 2017和CEC 2022测试套件中的65个基准函数上的性能，并与100种不同的元启发式算法进行了比较，包括先进的优化器，如海洋捕食者算法、水流优化器（WFO）、LSHADE、LSHADE-cnEpSin、和LSHADE-SPACMA算法进行了一对一的比较，统计结果表明，该算法在精度和效率上分别优于95种和97种算法，SFOA在精度和效率上均略逊于WFO。可扩展性分析也表明SFOA具有求解高维基准函数的能力。此外，10个实际工程优化问题表明了SFOA获得全局解的有效性和稳定性。