融入教育心理学的SBO算法

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3种策略的组合进行对比实验，验证了改进策略的有效性。