【摘 要】
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为了克服教学优化(TLBO)算法容易早熟,解精度低的弱点,提出一种具有教师自学和学生选择学习的改进教学优化算法。在每次迭代过程中教师个体首先通过反向学习(OBL),实现教师的自我
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
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为了克服教学优化(TLBO)算法容易早熟,解精度低的弱点,提出一种具有教师自学和学生选择学习的改进教学优化算法。在每次迭代过程中教师个体首先通过反向学习(OBL),实现教师的自我提高,加强优秀个体周围邻域的搜索,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,保证算法具有较好的平衡和探索能力。学生个体通过随机执行反向学习进行自学习,同时亦向教师个体进行学习,计算两种学习方法后的状态相对教师个体的突跳概率,并以此概率为基础进行轮盘赌产生子个体。通过在多个标准测试函数上的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算
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