具有自學(xué)機制和退火選擇的教學(xué)優(yōu)化算法
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為了克服教學(xué)優(yōu)化（ TLBO）算法容易早熟，解精度低的弱點，提出一種具有教師自學(xué)和學(xué)生選擇學(xué)習(xí)的改進教學(xué)優(yōu)化算法。在每次迭代過程中教師個體首先通過反向?qū)W習(xí)（OBL），實現(xiàn)教師的自我提高，加強優(yōu)秀個體周圍鄰域的搜索，引導(dǎo)算法向包含全局最優(yōu)的解空間逼近，保證算法具有較好的平衡和探索能力。學(xué)生個體通過隨機執(zhí)行反向?qū)W習(xí)進行自學(xué)習(xí)，同時亦向教師個體進行學(xué)習(xí)，計算兩種學(xué)習(xí)方法后的狀態(tài)相對教師個體的突跳概率，并以此概率為基礎(chǔ)進行輪盤賭產(chǎn)生子個體。通過在多個標準測試函數(shù)上的實驗仿真并與相關(guān)的算法對比，結(jié)果表明所提出的改進算法具有更高的收斂速度和收斂精度。
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