基于PID的元启发式搜索算法：优化全局优化的新型策略

本文主要探讨了一种新颖的元启发式搜索算法——基于PID的搜索算法（PSA），该算法在全局优化问题上展现出了强大的性能。PID算法，通常应用于控制系统中，通过连续调整系统的偏差来达到稳定和优化的目的，被巧妙地应用到了PSA的设计中。PSA的关键在于其增量PID机制，它能够引导种群中的个体逐步接近最优解，即使在复杂的搜索空间中也能保持高效的探索与开发。 PSA的数学模型建立在坚实的理论基础之上，确保了算法在处理各种问题时的通用性和有效性。研究者选择了CEC2017基准测试函数以及六个约束问题作为实验对象，这些函数和问题的复杂性反映了算法在实际场景中的适应性和实用性。通过与其他七种近年来提出的元启发式方法进行对比，PSA在优化效果上表现出显著的优势，特别是在统计学意义上，Kruskal-Wallis检验、Holm检验以及Friedman检验均证实了PSA的优越性。 结果表明，PSA不仅在优化效率上超越了同类算法，而且在平衡探索（尝试新解）和开发（利用已知信息）方面也做得相当出色，这使得它在解决实际工程问题和优化挑战时具有很高的竞争力。因此，PSA作为一种结合了PID控制原理和元启发式策略的创新算法，对于提高搜索效率、降低计算成本以及解决多目标优化问题具有重要的理论价值和实践意义。未来的研究可以进一步探索如何在更广泛的领域和复杂环境中应用这种算法，以推动全球优化技术的发展。