摘要：社会学习优化算法范型（Social Learning Optimization Algorithm Paradigm, SLO）是一种模拟人类社会智能演化过程的新型群体智能算法，该算法由三层协同进化的空间（微空间、学习空间、信仰空间）构成，其三个协同演化空间形成一个完整的闭环，符合人类社会智能演化的自然规律．SLO算法的模拟对象是具有最高智能水平的人类社会，具有较好的优化机理．然而，目前还不存在用于求解函数优化问题的SLO算法，针对这一问题，本文设计了面向函数优化问题的操作算子（主要包括交叉变异操作、模仿学习操作、观察学习操作），形成了面向函数优化问题的算法（F-SLO）．最后，通过标准的测试函数与其他智能算法进行了比较，实验结果表明，本文所提出的面向函数优化的F-SLO算法在求解函数优化问题时具有较好的性能．

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