【摘 要】
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为了提高教与学优化算法(TLBO)的搜索能力,解决算法易陷入局部最优的问题,提出基于混合学习策略和扰动的教与学优化算法.在教与学算法的学阶段融合差分进化算法变异策略,提出
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为了提高教与学优化算法(TLBO)的搜索能力,解决算法易陷入局部最优的问题,提出基于混合学习策略和扰动的教与学优化算法.在教与学算法的学阶段融合差分进化算法变异策略,提出混合学习策略,使学员在学习后期具有更好的学习能力,提高算法的收敛性能;在算法后期提出新的扰动策略,减小学员在算法后期陷入局部最优的可能,保证算法全局最优性.基于标准测试函数的实验结果表明,相比于目前性能优异的同类4种算法,改进算法可有效提高算法的收敛速度和收敛精度,优化性能明显提高.
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