El objetivo era abordar los problemas de la velocidad de convergencia lenta, la baja precisión de la solución y el rendimiento insuficiente en la resolución de funciones complejas en el proceso de búsqueda de un algoritmo de optimización aritmética (AOA). En este estudio se sugiere un algoritmo de optimización aritmética mejorado de múltiples estrategias (SSCAAOA). Al mejorar la distribución inicial de la población, optimizar los parámetros de control, integrar el algoritmo de coseno positivo con parámetros mejorados y agregar coeficientes de peso de inercia y un mecanismo de intercambio de información del historial de población al algoritmo PSO, se mejora la precisión de optimización y la velocidad de convergencia del algoritmo AOA. Esto aumenta la capacidad del algoritmo para realizar una búsqueda global y evita que caiga en un óptimo local. Las simulaciones de SSCAAOA utilizando otros algoritmos de optimización se utilizan para examinar su eficacia en funciones de prueba de referencia y desafíos de ingeniería. El análisis de los datos experimentales revela que, en comparación con otros algoritmos comparativos, el algoritmo mejorado presentado en este documento tiene una velocidad de convergencia y precisión que son órdenes de magnitud más rápidas para la función unimodal y significativamente mejores para la función multimodal. Las pruebas de ingeniería prácticas también demuestran que el enfoque revisado funciona mejor.