【算法复现解读】ESPBO：多策略增强的学生心理优化算法附Matlab代码
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🔥 内容介绍
该算法于2026年发表于MDPI旗下期刊Biomimetics，它以学生心理优化算法（SPBO）为基石，创新性地融入了时间自适应调度策略、导师池引导策略以及定向跳跃探索策略，进而构建出一种多策略协同优化的新型算法。在CEC2017、CEC2020、CEC2022基准函数集以及复杂三维无人机轨迹规划问题的测试中，ESPBO算法展现出了远超原始SPBO算法及多种主流算法的卓越性能。
学生心理优化算法（SPBO）的优化搜索机制，是模拟不同学习水平学生在学习过程中的行为差异来实现的。它将种群个体细致划分为“最优学生、优秀学生、普通学生和随机改进学生”四类，并针对不同类型个体量身定制了相应的位置更新规则。然而，在应对复杂多峰和高维问题时，SPBO算法暴露出了一些短板：其更新步长固定不变，导致在搜索初期难以充分展开探索；过度依赖当前最优个体，使得算法容易被局部最优解所误导；随机改进阶段缺乏长距离跳跃能力，难以跨越复杂解空间中的局部盆地。
总体而言，ESPBO算法凭借多策略协同增强机制，有效弥补了标准学生心理优化算法在复杂优化问题中存在的固有缺陷，为高维数值优化与工程路径规划任务提供了一种稳定、高效且极具实际应用价值的智能优化方法。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%_________________________________________________________________________%
%_________________________________________________________________________%
% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end
🔗 参考文献
Enhanced Educational Optimization Algorithm Based on Student Psychology for Global Optimization Problems and Real Problems
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类