【摘 要】
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文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与“早熟”现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出
【机 构】
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北方民族大学信息与系统科学研究所,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61561001);北方民族大学重点科研资助项目(2015KJ10);北方民族大学校级研究生创新资助项目(YCX1783)
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文章针对教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优与“早熟”现象、迭代后期收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于分层多子群的教与学优化算法(hierarchical subpopulation TLBO,HSTLBO),对平均学生水平进行重新定义,并根据适应度值对教学因子动态取值;通过预设的一个等级层次结构,将种群划分为若干个子群,构成层次结构的底层;底层子群粒子相对独立进化,保证种群多样性,每个子群的最
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