具有自學(xué)機(jī)制和退火選擇的教學(xué)優(yōu)化算法

　　為了克服教學(xué)優(yōu)化（ TLBO）算法容易早熟，解精度低的弱點(diǎn)，提出一種具有教師自學(xué)和學(xué)生選擇學(xué)習(xí)的改進(jìn)教學(xué)優(yōu)化算法。在每次迭代過程中教師個(gè)體首先通過反向?qū)W習(xí)（OBL），實(shí)現(xiàn)教師的自我提高，加強(qiáng)優(yōu)秀個(gè)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(gè)體通過隨機(jī)執(zhí)行反向?qū)W習(xí)進(jìn)行自學(xué)習(xí)，同時(shí)亦向教師個(gè)體進(jìn)行學(xué)習(xí)，計(jì)算兩種學(xué)習(xí)方法后的狀態(tài)相對(duì)教師個(gè)體的突跳概率，并以此概率為基礎(chǔ)進(jìn)行輪盤賭產(chǎn)生子個(gè)體。通過在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)上的實(shí)驗(yàn)仿真并與相關(guān)的算法對(duì)比，結(jié)果表明所提出的改進(jìn)算法具有更高的收斂速度和收斂精度。
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