完美主义搜索算法（PSA）：一种高效的元启发式优化方法
最优化与控制
2023-10-16 v2 神经与进化计算
摘要
本文提出一种新颖的基于种群的元启发式优化算法，称为完美主义搜索算法（PSA），其基于完美主义的心理学面向。PSA 算法从 Hewitt 与 Flett 提出的最广为接受的完美主义模型之一中汲取灵感。在 PSA 算法的每次迭代中，通过模拟完美主义行为的不同类别与面向来生成新解。为全面审视 PSA 的性能，所提算法通过选取文献中的 35 个基准函数，以各类非线性优化问题进行了测试。针对这些问题所生成的解，亦与已应用于众多复杂与实际工程优化问题的 11 种知名元启发式算法进行比较。所得结果证实了所提算法相对于其他知名算法具有更高性能。
引用
@article{arxiv.2304.11486,
title = {Perfectionism Search Algorithm (PSA): An Efficient Meta-Heuristic Optimization Approach},
author = {A. Ghodousian and M. Mollakazemiha and N. Karimian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.11486},
year = {2023}
}