本文關(guān)鍵詞：融合簡(jiǎn)化粒子群的教與學(xué)優(yōu)化算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：教與學(xué)優(yōu)化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)是一種基于班級(jí)"教師階段"和"學(xué)生階段"的新型群智能優(yōu)化算法.針對(duì)算法求解高維非線性復(fù)雜優(yōu)化問題時(shí)精度較低的缺點(diǎn),提出一種混合的教與學(xué)優(yōu)化算法(HTLBO).首先,對(duì)"教師階段"中的學(xué)生平均水平重新定義,并采用一種自適應(yīng)策略根據(jù)粒子的適應(yīng)度值對(duì)學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)取值;然后,在迭代的過程中,根據(jù)適應(yīng)度值將種群分成兩個(gè)子種群,對(duì)于適應(yīng)度值好的子種群采用改進(jìn)的教與學(xué)優(yōu)化算法(ATLBO)更新以增加種群的多樣性,對(duì)于適應(yīng)度值差的子種群采用簡(jiǎn)化粒子群算法(SPSO)以提升子種群的收斂性;最后,通過10個(gè)無約束優(yōu)化問題進(jìn)行對(duì)比測(cè)試實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示,HTLBO在探索性能和收斂速度方面優(yōu)于TLBO等其他4種類型的算法.
【作者單位】： 北方民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 教與學(xué)算法 無約束優(yōu)化 混合 簡(jiǎn)化粒子群
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61462001) 北方民族大學(xué)校級(jí)科研項(xiàng)目(2013XYZ027)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 基于對(duì)課堂上“教師階段”和“學(xué)生階段”這兩個(gè)教學(xué)階段的仿真模擬,Rao和Savsani于2011年首先提出教與學(xué)優(yōu)化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)[1-2].在“教師階段”,教師根據(jù)班級(jí)學(xué)生成績(jī)的平均水平進(jìn)行教學(xué)以引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí),而在“學(xué)生階段”,學(xué)生

  本文關(guān)鍵詞：融合簡(jiǎn)化粒子群的教與學(xué)優(yōu)化算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號(hào)：465661