發(fā)布時間：2021-06-18 20:34

　　為解決教與學(xué)優(yōu)化（TLBO）算法易陷入局部最優(yōu)的問題,提出了一種基于元胞自動機的教與學(xué)優(yōu)化算法（CATLBO）。算法建立了四邊形網(wǎng)狀元胞自動機模型并指定其鄰域結(jié)構(gòu)和規(guī)則。為保持種群多樣性,在教學(xué)階段提出以一定的概率接收退步個體的策略;為加快收斂并保證解的精度,在學(xué)習(xí)階段制定不同學(xué)習(xí)規(guī)則,劣勢個體向優(yōu)勢個體學(xué)習(xí),優(yōu)勢個體執(zhí)行混沌擾動進行自我學(xué)習(xí)。使用多個Benchmark測試函數(shù)和經(jīng)典TSP問題對算法進行了仿真。結(jié)果表明:CATLBO算法全局搜索能力強,與基本TLBO等算法相比,在處理高維多峰問題上更具優(yōu)勢。 

【文章來源】：傳感器與微系統(tǒng). 2019,38(01)CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 TLBO
2 CATLBO算法
    2.1 模型建立
    2.2 教學(xué)階段改進
    2.3 學(xué)習(xí)階段改進
        2.3.1 鄰域結(jié)構(gòu)
        2.3.2 個體更新規(guī)則
    2.4 CATLBO算法流程
3 仿真測試與分析
    3.1 無約束優(yōu)化測試
    3.2 帶約束優(yōu)化測試
    3.3 組合優(yōu)化測試
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3237339