【摘 要】
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针对教与学优化算法容易陷入早熟收敛的问题,本研究提出了一种基于混沌搜索和权重学习的教与学优化(teaching-learning-based optimization algorithm based on chaotic sear
【机 构】
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上海海事大学物流研究中心,华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(611603244),中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006),上海海事大学研究生创新基金资助项目(2017YCX020).
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针对教与学优化算法容易陷入早熟收敛的问题,本研究提出了一种基于混沌搜索和权重学习的教与学优化(teaching-learning-based optimization algorithm based on chaotic search and weighted learning,TLBO-CSWL)算法。在TLBO-CSWL算法的教学阶段,不仅利用权重学习得到的个体来指引种群的进化,而且还使用正态分布随机数来替代原有的均匀随机数。另外,TLBO-CSWL还使用Logistics混沌搜索策略来提高其全局搜索能力。仿真结果表明,TLBO-CSWL的整体优化性能要好于其他所比较的算法。最后,将TLBO-CSWL用于求解非合作博弈纳什均衡问题,获得满意的结果。
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