群体智能优化算法是以动物社会为启发，主要通过群体协作行为使算法在问题的优化过程中更为有效。通常在解空间内，此类方法迫使群体中的所有个体进行某种合作，以便逐渐寻找出足够好的解，最终整体走向越来越好的解域。在群体智能优化算法中，根据人类的学习特点提出了人类学习优化算法，此算法运用不同层次算子之间的互相配合来寻找出全局最优解。它利用了人类学习新知识或新技能的特点，是一种十分有潜力的优化算法，往往能够产生比传统群体智能优化算法更好的寻优效果。此算法相比于传统的群体智能优化算法，研究历史很短且不够成熟，尤其存在寻优速率和寻优精度的问题，例如可能在运行过程中存在不稳定性，在局部容易陷入最优的缺点。
　　本论文针对基本人类学习优化算法的缺点进行改进，首次提出了基于“配对学习”的优化方法。根据基本人类学习优化算法中的算子合作机制，在个体学习之后引入“配对学习”，对个体学习的成果进行筛选归纳，并将更优质的结果推荐到社会学习过程中进行再学习。另外本文对算法中影响运算结果的主要参数做了调整并进行了大量实验，避免了由于参数设置不当引起的寻优效率和寻优精度欠佳的情况。接着通过针对10个测试函数的MATLAB仿真实验展示了改进后的基于配对机制的人类学习优化算法相比于传统算法的优越性。
　　为了验证基于配对机制的人类学习优化算法是否能够解决实际问题，采用0-1背包问题作为其应用背景。首先讨论了0-1背包问题的计算过程与算法实现等细节，然后使用多种不同群体智能优化算法进行MATLAB寻优尝试，将基于配对机制的人类学习优化算法与基本人类学习优化算法、基本模拟退火算法及基本蚁群算法分别进行对照，且每种算法分别进行10次独立实验，结果表明在多数情况下，基于配对机制的人类学习优化算法在寻优过程中具有明显的优越性。