本文介绍一种新的优化算法——美洲狮优化器(Puma Optimizer, PO)，灵感来自美洲狮的智慧和寿命。该成果于2024年1月发表在SCI期刊Cluster Computing。

提出了基于自然狩猎行为的PO模型，并利用自然界美洲狮的主要概念为PO算法建立了数学模型。大多数元启发式优化器受到自然现象的启发，通过生成随机解，然后利用每种优化算法中可用的机制对探索因子进行更改来执行优化操作。PO优化算法采用了一种新的机制来改变勘探和开发的阶段，这是该相变机制中首次提出的创新性和目的性。相变机制的灵感来自于美洲狮的智慧。

原文作者采用23个标准函数和CEC2019函数对算法进行评价，并与不同类型的优化算法进行比较。此外，还讨论了使用统计检验t检验和执行时间来解决问题。最后，使用四个机器学习和数据挖掘问题对其进行了测试，所有分析结果表明，与其他优化器相比，该算法在各种问题上都具有出色的性能。

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2024年优化算法-美洲狮优化算法Puma optimizer（附Matlab代码）

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