1.算法简介
人类学习优化算法（Human Learning-based Optimization，HLO）是一种基于人类学习过程开发的启发式算法。HLO算法的设计灵感来源于人类的智慧和经验，特别是人类在学习和调整过程中展现出的适应性、学习能力和创新思维。该算法旨在模拟人类在解决问题时的学习和调整过程，通过不断试错和优化来逐步接近最优解。
2.算法流程
HLO算法的核心概念是模拟人类的学习机制，包括观察、模仿、试验和错误等步骤。在算法中，每个个体代表了一个可能的解决方案，并通过不断尝试和反馈来改善其行为，逐渐逼近最佳解决方案。主要流程包括:
(1)初始化：随机生成一组个体作为初始种群，这些个体代表了问题的可能解。
(2)学习：个体通过三种学习算子（随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子）来模拟人类的三种学习行为，即随机学习、个体学习和社会学习。
随机学习：模拟人类在学习初期或面对新知识时的随机探索行为。
个体学习：基于个体自身的经验和知识来进行学习，避免错误并提高绩效。
社会学习：通过与其他个体的交互和共享知识来进行学习，提高学习的效率和有效性。
(3)适应：根据个体的适应度值（代表个体解决问题的优劣程度）来确定哪些个体将被选中作为下一代的父代。
(4)更新：通过选择、交叉和变异等操作生成新的后代个体，并更新种群。
3.MATLAB代码
完整代码见: https://download.csdn.net/download/corn1949/89930034
4.程序结果
最优编码(人类学习优化算法)
best_SKD_hlo_bit =
1 至 28 列
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0
29 至 56 列
0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0
57 至 84 列
0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0
85 至 112 列
0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
113 至 140 列
1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0
141 至 168 列
1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0
169 至 196 列
0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1
197 至 200 列
0 1 0 1
最优自变量(人类学习优化算法)
best_SKD_hlo =
1 至 6 列
0.502825262856734 0.503148558758315 0.4923195765682 0.508687504470353 0.508452900364781 0.496656891495601
7 至 10 列
0.498891352549889 0.506584650597239 0.497583863815178 0.497180459194621
最优值(人类学习优化算法)
bestvale_hlo =
0.000293359316600607
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完整代码见: https://download.csdn.net/download/corn1949/89930034
