典型文献
采用混合策略的改进学生心理优化算法
文献摘要：
针对标准学生心理优化算法(SPBO)的不足,分析了学生学习心理特征,提出采用混合策略的改进学生心理优化算法(HSSPBO).首先,以学生考试总分的倒数值作为该学生的适应度值,以全班最好学生的适应度值为基准将全班学生分成最好学生、好学生、普通学生和尝试随机改进的学生四个类别;其次,利用正弦平方和余弦平方这一动态切换概率来平衡全局探索和局部开发,使算法全局探索能力和局部开发能力均得到有效提升;再次,引入柯西变异策略改变局部搜索步长,有效提升算法的局部搜索能力,增强算法跳出局部最优的能力;最后,引用Lévy飞行策略,使个体搜索步长更具随机性和灵活性,有效增强个体寻优能力,进而提升了算法的寻优速度.通过12个基准函数的仿真实验并与六个优化算法相比较,结果表明HSSPBO的全局搜索能力得到了明显的提升,在函数优化中具有更快的全局收敛速度、更好的优化精度和稳定性.
文献关键词：
学生心理优化算法(SPBO);柯西变异;Lévy飞行;动态切换概率
中图分类号：
作者姓名：
张伟;王勇;张宁
作者机构：
广西民族大学人工智能学院,南宁530006;广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,南宁530006;广西民族大学广西高校复杂系统与智能计算重点实验室,南宁530006
文献出处：
引用格式：
[1]张伟;王勇;张宁-.采用混合策略的改进学生心理优化算法)[J].计算机应用研究,2022(06):1718-1724
A类：
SPBO,HSSPBO
B类：
混合策略,学生心理,学习心理,心理特征,倒数,适应度值,好学,准将,全班学生,普通学生,正弦,平方和,余弦,一动,动态切换概率,局部开发,探索能力,柯西变异,变异策略,局部搜索,步长,搜索能力,增强算法,跳出局部,局部最优,vy,飞行策略,随机性,寻优能力,基准函数,全局搜索,函数优化,全局收敛,收敛速度
AB值：
0.34464
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