典型文献
融入教育心理学的SBO算法
文献摘要：
针对SBO(school based optimization)算法搜索性能差、易陷入局部最优等缺陷,提出融入教育心理学的SBO算法(SBO based on educational psychology,SBO-EP).在教阶段,引入最近发展区理论,对学生进行分组动态教学,提高算法的探索能力;引用成就动机理论加入自学阶段,针对每组学生的成就动机设计动态自学方式,提高算法的开发能力;在每轮学习过程结束后参考同伴效应设置班级重组操作,增加解的多样性.采用40个CEC2021测试函数和20个其他类型测试函数进行数值实验,并将SBO-EP算法与蚁群优化算法、基于球形矢量的粒子群优化算法、阿基米德优化算法、灰狼优化算法、教与学优化算法、融合认知心理学的教与学优化算法、学生心理学优化算法进行对比分析.结果表明,SBO-EP算法在收敛速度、寻优精度及稳定性上优势明显.最后,对三种策略的组合进行对比实验,验证了改进策略的有效性.
文献关键词：
SBO算法;最近发展区理论;成就动机理论;同伴效应
中图分类号：
作者姓名：
张雨婷;刘勇
作者机构：
上海理工大学 管理学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]张雨婷;刘勇-.融入教育心理学的SBO算法)[J].计算机应用研究,2022(09):2631-2639
A类：
CEC2021
B类：
融入教育,教育心理学,心理学的,SBO,school,optimization,搜索性能,局部最优,优等,educational,psychology,EP,最近发展区理论,探索能力,成就动机理论,自学,学习过程,同伴效应,应设,班级,测试函数,数值实验,蚁群优化算法,粒子群优化算法,阿基米德优化算法,灰狼优化算法,教与学优化算法,融合认知,认知心理学,学生心理,收敛速度,寻优精度,改进策略
AB值：
0.287601
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