融合学习心理学的人类学习优化算法

针对简单人类学习优化(SHLO)算法寻优精度低和收敛慢的问题,提出了一种融合学习心理学的人类学习优化算法(LPHLO)。首先,结合学习心理学中的小组学习(TBL)理论引入TBL算子,从而在个体经验、社会经验的基础上,增加了小组经验来对个体学习状态进行控制,避免算法早熟收敛;然后,结合记忆编码理论提出了动态调参策略,从而实现个体信息、社会信息、团队信息的有效融合,更好地平衡了算法局部探索和全局开发的能力。选取典型的组合优化难题——背包问题中的两种算例,即单约束背包问题、多约束背包问题进行仿真实验,实验结果表明,所提LPHLO与基本的SHLO算法、遗传算法(GA)和二进制粒子群优化(BPSO)算法等算法相比,在寻优精度和收敛速度方面更具优势,具有更好的解决实际问题的能力。

小议藏文中bam po一词的意义和用法

本文主要从词汇的角度来分析'bam po'一词的各种词义。对几份含有这个词及其下属单位'shlo ka'(<Sanskrit sloka)的著作的研究表明,这个术语是用来表示早期佛经译文的长度的。作为一个文本单位,一个'bam po'可以包含不同数量的'shlo ka'。奇怪的是,这两个术语也出现在几份不是佛经译文的藏传佛教早期本土著作中。作为一个编目术语,'bam po'和'shlo ka'被用在最早期的翻译经典和西藏本土著作的标题的目录中。一些证据表明,通过固定一份文本的长度,这两个术语有可能曾被用来防止未经授权的编辑和修改。还有一些证据表明,这两个术语还在译抄经文的经济活动中扮演了某种角色。这两个术语的使用看起来是与计算翻译者和抄写者应得的报酬有关的。