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摘要
教与学优化算法（Teaching-learning-based optimization，TLBO）是一种模拟教学过程的启发式优化算法。针对TLBO算法有寻优精度低、稳定性差的特点，提出了基于社会心理学理论改进的教与学优化算法（Social psychology teaching-learning-based optimization，SPTLBO）。该算法在改进中考虑了人的心理因素：在原TLBO算法的“教”阶段中结合社会心理学的“期望效应”理论，教师对高期望学生采取一对一教学策略，使得优秀学生更快向教师靠近；为了保留学生的多样性，学生依据认知风格可分为“场独立”与“场依存”两种类型，不同类型的学生将采取不同的交流方式进行学习；在“教”、“学”阶段后，结合自我调节理论，学生进入学习方法调整阶段，从而增强了自我探索能力，提高学生整体水平。此外，引入自适应学生更新因子，模拟环境对学生学习效率的影响，增加算法的全局搜索能力，避免出现在初期迭代中陷入局部最优的情况。在25个标准测试函数上进行实验，结果表明SPTLBO算法相较基本TLBO算法和其他智能优化算法，在寻优精度和收敛速度方面都更具优势。
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