文章摘要:针对标准学生心理优化算法（SPBO）的不足，分析了学生学习心理特征，提出采用混合策略的改进学生心理优化算法（HSSPBO）：首先，以学生考试总分之倒数值作为该学生的适应度值，以全班最好学生的适应度值为基准将全班学生分成最好学生、好学生、普通学生和尝试随机改进的学生四个类别。其次，利用正弦平方与余弦平方这一动态切换概率来平衡全局探索和局部开发，使算法全局探索能力和局部开发能力均得到有效提升。再次，引入柯西变异策略改变局部搜索步长，有效提升算法的局部搜索能力，增强算法跳出局部最优的能力。最后，引用列维飞行策略，使个体搜索步长更具随机性与灵活性，有效增强个体寻优能力，进而提升了算法的寻优速度。通过12个基准函数的仿真实验，并与六个优化算法相比较，结果表明HSSPBO的全局搜索能力得到了明显地提升，在函数优化中具有更快的全局收敛速度、更好的优化精度和稳定性。

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