El movimiento armónico del péndulo que oscila centrado en un punto de pivote se imita en este trabajo. La amplitud del movimiento armónico en ambos lados del pivote es igual, amortiguada y disminuye con el tiempo. Este comportamiento es imitado por los agentes del algoritmo de búsqueda de péndulo (PSA) para moverse y buscar una solución de optimización dentro de un área de búsqueda. La alta amplitud al principio fomenta la exploración y amplía el área de búsqueda, mientras que la pequeña amplitud hacia el final fomenta el ajuste fino y la explotación. PSA se aplica a un problema de distribución de vacunas. Aquí se adopta el modelo SEIR extendido de la epidemia de influenza H1N1 de Hong Kong en 2009. Los resultados muestran que PSA es capaz de generar una buena solución que minimiza la infección total mejor que varios otros métodos. PSA también se prueba utilizando 13 funciones multimodales de la función de referencia CEC2014. Para optimizar funciones multimodales, un algoritmo debe ser capaz de evitar la convergencia prematura y escapar de las trampas de los óptimos locales. Por lo tanto, las funciones se eligen para validar el algoritmo como un optimizador metaheurístico robusto. Se descubre que PSA puede proporcionar valores de error bajos. Luego, se compara PSA con la optimización de enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo seno coseno (SCA) de última generación. PSA es mejor que PSO y SCA en un mayor número de funciones de prueba; estos resultados positivos muestran el potencial de PSA.