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【获取资源请见文章第4节：资源获取】

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1. 学生心理学优化算法（SPBO）

学生心理学优化算法（Student psychology based optimization algorithm，SPBO）是2020年提出的一种新的元启发式优化算法，SPBO是基于学生的心理提出的一种算法。这些学生试图付出更多的努力来提高他们在考试中的表现，以达到成为班上最好的学生的水平。算法将班上的学生分为四类：最好的学生、次好的学生、一般的学生、随机提高成绩的学生。

1.1 最好的学生

最好的学生为了保持自己的好成绩，需要付出比随机选择的学生更多的努力。为了描述最好的学生的进步，其算法公式可以描述为：

1.2 次好的学生

次好的学生试图在学习上付出比班上一般学生更多的努力，并试图跟随最好的学生的努力。其学习过程可以被以下公式描述：

1.3 一般的学生

这类学生可以说是学科水平一般的学生。 根据不同的学生心理，这类学生的选择也是一个随机的过程。 这类学生的表现可以被描述为：

1.4 随机提高成绩的学生

除了上述三种类型的学生外，还有一些学生尝试自己提高成绩。他们会根据不同的科目在一定程度上随机地努力学习。这类学生的表现可以描述为：

2. 部分代码展示

close all
clear 
clc

SearchAgents_no=30; % 种群数量
Function_name='F1'; % 测试函数
Max_iteration=500; % 最大迭代次数
M=5; %科目数
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_pos,Best_score,curve] = SPBO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj,M);

figure('Position',[500 500 660 290])
% Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])

3. 仿真结果展示

4. 资源获取说明

可以获取完整代码资源。👇👇👇👀名片