为提高YYPO-SA1的性能，提出了一种基于动态D向分割和混沌扰动的阴阳对优化算法（NYYPO）。首先，基于牛顿衰减机制来动态调整YYPO-SA1中的D向分割概率；然后，在分割阶段加入混沌扰动策略，NYYPO利用动态调整机制在搜索前期使用较大的D向分割概率，在搜索后期则使用较小的D向分割概率，从而提高了算法的全局搜索能力，同时使用混沌扰动策略丰富了解的多样性，并提高了算法跳出局部最优的能力；最后，将NYYPO应用于风力发电机的参数优化设计问题。选用了15个单峰、多峰和组合测试函数进行性能评估，将NYYPO、YYPO-SA1以及6个代表性的单目标优化算法：粒子群优化（PSO）算法、乌鸦搜索算法（CSA）、灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）、花授粉算法（FPA）、麻雀搜索算法（SSA）进行性能评测比较。结果表明NYYPO相较于YYPO-SA1在Sphere函数上有着12个数量级的提升。而在Friedman检验中NYYPO在10维、30维、50维的时候的平均排名分别为2.87、2.0、1.93，均为总排名第一，可见NYYPO在统计学意义上具有显著的性能优势。同时，在风力发电机参数优化设计问题中NYYPO也取得了更好的优化结果。
