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社会认知优化
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社会认知优化（Social Cognitive Optimization, SCO），又称社会认识优化算法、社会认知算法。它是一种基于社会认知理论的群体智能优化算法。_NEWLINE_SCO算法已经被应用于非线性规划问题，布尔可满足性问题，软件可靠性分配问题，自动机制设计等。
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比较
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以下比较一下SCO和几种主要的基于群体的优化算法的异同点。这些算法包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA)，蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO），粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）。_NEWLINE_和GA所不同的是，每个主体长期存在于所有周期中，而不会被新个体替换。也就是，SCO模拟多个个体的学习和认知周期，而GA模拟群体的演化周期。_NEWLINE_和ACO所不同的是，每个主体拥有私有记忆，这个记忆长期存在于所有周期中。在这点上，SCO和PSO类似。主体的私有记忆保证了个体学习能力，有助于群体中涌现新知识并维护群体知识的差异性。_NEWLINE_和PSO所不同的是，社会共享库中的知识和主体中的知识相互独立。首先，拿走某个主体，不会影响社会共享库。在这点上，SCO和ACO类似。减少个体数目不会严重影响算法性能，SCO甚至能在只有一个个体时得到比较稳定的搜索结果，尽管使用多个个体会使得搜索过程更鲁棒。其次，改变库里面的部分信息，不会直接影响到主体本身，因此也可以通过调整社会共享库来调节算法性能。