【摘 要】
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教与学优化算法(TLBO)是一种新型的群智能优化算法.针对算法求解性能的不足,对其进行改进并用于求解无约束全局优化问题.首先,在算法的"教师阶段"采用一种新的策略对学生平均
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教与学优化算法(TLBO)是一种新型的群智能优化算法.针对算法求解性能的不足,对其进行改进并用于求解无约束全局优化问题.首先,在算法的"教师阶段"采用一种新的策略对学生平均水平进行定义,然后,在算法的"教师阶段"和"学生阶段"分别加入一种线性递减的惯性权重因子,最后,在算法中加入一种自适应精英交叉算子,不同粒子根据适应度值而动态执行交叉操作.通过11个无约束优化问题进行对比测试实验,结果显示,改进后的算法(ITLBO)在探索性能和收敛速度方面优于TLBO等其它四种类型的算法.
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