近年来，为了解决现实世界的复杂问题，开发了多种元启发式优化算法。介绍了一种名为亨利气体溶解度优化（HGSO）的新型算法，模仿亨利定律的行为，专注于解决具有挑战性的优化问题。亨利定律涉及在固定温度下，气体溶解到液体中的定量关系。HGSO算法通过模拟气体在搜索空间中的扩散行为，平衡开发和探索，避免陷入局部最优解。通过在47个基准函数、CEC'17测试套件和三个实际优化问题上的测试，与PSO、GSA、CS、GWO、WOA、EHO和SA等七种算法进行了性能比较。此外，采用Wilcoxon秩和检验评估了算法的统计性能。研究结果显示，在解决复杂优化问题方面，HGSO算法表现出色。