为了研究新型智能优化算法的性能和应用前景，选择了近几年提出的6种仿生智能优化算法：哈里斯鹰优化（HHO）算法、平衡优化（EO）算法、海洋捕食者算法（MPA）、政治优化（PO）算法、黏液霉菌算法（SMA）和堆阵优化（HBO）算法，对其性能和在不同带约束的工程优化问题上的应用进行对比分析。首先，对6种优化算法的基本原理进行介绍；然后，用6种优化算法对10个基准测试函数进行寻优测试；接着，将6种优化算法用于求解3种带约束的工程优化问题。实验结果表明，对于单峰和多峰测试函数的寻优，PO的收敛精度最佳，能够多次达到理论最优值0，且收敛速度较快；对于求解工程约束问题，EO和MPA较好，因为的标准差的数量级较小，且寻优速度较快，稳定性高。最后，分析了6种优化算法的改进方法及其发展潜力。
