计算机应用

作者：孟晗, 马良, 刘勇

单位：上海理工大学 管理学院，上海 200093

关键词：简单人类学习优化算法,学习心理学,学习策略,小组学习算子,动态调参策略

基金：上海市“科技创新行动计划”软科学研究重点项目(18692110500);上海市哲学社会科学规划项目(2019BGL014);上海市高原科学建设项目（第2期）;上海理工大学科技发展项目(2020KJFZ040)

针对简单人类学习优化（SHLO）算法寻优精度低和收敛慢的问题，提出了一种融合学习心理学的人类学习优化算法（LPHLO）。首先，结合学习心理学中的小组学习（TBL）理论引入TBL算子，从而在个体经验、社会经验的基础上，增加了小组经验来对个体学习状态进行控制，避免算法早熟收敛；然后，结合记忆编码理论提出了动态调参策略，从而实现个体信息、社会信息、团队信息的有效融合，更好地平衡了算法局部探索和全局开发的能力。选取典型的组合优化难题——背包问题中的两种算例，即单约束背包问题、多约束背包问题进行仿真实验，实验结果表明，所提LPHLO与基本的SHLO算法、遗传算法（GA）和二进制粒子群优化（BPSO）算法等算法相比，在寻优精度和收敛速度方面更具优势，具有更好的解决实际问题的能力。

来源：2022年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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