广义最大覆盖模型是传统覆盖模型的扩展形式，通过覆盖水平评价服务质量。针对上述模型NP-hard问题特征，设计一种基于新型人类学习优化算法的求解方法。将自适应学习策略引入到基本人类学习优化算法中，采用随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子进行优化搜索。利用多个算例进行数值实验，并将新算法与遗传算法、微粒群优化算法、最有价值球员算法和人类学习优化算法进行比较。实验结果证明了新算法的可行性和有效性，为广义最大覆盖模型的求解提供了一种有竞争力的算法。
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