Recientemente, se han propuesto numerosos nuevos algoritmos meta-heurísticos para resolver problemas de optimización. Según el teorema del Almuerzo No Gratis, aprendemos que ningún algoritmo único puede resolver todos los problemas de optimización. Con el fin de resolver problemas de diseño en ingeniería industrial de manera más eficiente, nosotros, inspirados por el marco algorítmico del Algoritmo de Optimización Aritmética (AOA) y la Optimización de Halcones de Harris (HHO), proponemos un nuevo algoritmo híbrido basado en estos dos algoritmos, llamado EAOAHHO en este documento. Se introduce el aprendizaje basado en la oposición de imágenes de orificio de aguja en el algoritmo propuesto para aumentar la diversidad de la población original y la capacidad de escapar de óptimos locales. Además, la introducción de una estrategia de mutación compuesta mejora la explotación y exploración del EAOAHHO propuesto para obtener una mejor precisión de convergencia. El rendimiento de EAOAHHO se verifica en 23 funciones de referencia y en el conjunto de pruebas IEEE CEC2017. Finalmente, verificamos la superioridad del EAOAHHO propuesto sobre otros algoritmos meta-heurísticos avanzados para resolver cuatro problemas de diseño en ingeniería industrial.