改进的动态自适应学习教与学优化算法

摘要：

为了克服教与学优化(TLBO)算法在求解函数优化问题时容易陷入局部最优、后期收敛速度慢、解精度较低等的弱点,提出了一种动态自适应学习和动态随机搜索机制的改进教与学优化算法.首先,在教师的教学过程中,引入一个线性变化的动态学习因子,来调整在迭代寻优过程中学生自身知识对本次学习的贡献价值.其次,为了提高算法的解精度,教师个体将执行动态随机搜索算法以加强对种群内的最优个体所在解空间的勘探.在14个标准测试函数上进行仿真实验,将所提算法与其他相关算法进行对比,结果表明所提算法不仅在求解精度,而且其收敛速度均优于标准TLBO算法,适合求解较高维的函数优化问题.

关键词：教与学优化、函数优化、动态自适应学习、种群多样性、动态随机搜索

所属期刊栏目：36

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省科技支撑项目13214711,15210710;石家庄经济学院预研项目syy201310.This work is partially supported by the Science and Technique Support Fund of Hebei Province13214711,15210710;the Pre-research Fund of Shijiazhuang University of Economicssyy201310

在线出版日期：2016-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：708-712,725