【摘 要】
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解决复杂多峰优化问题时，传统的“教”与“学”优化算法易于陷入局部搜索且优化效率较低。针对此问题，提出了一种基于K-均值的“教”与“学”优化改进算法，算法采用B均值来
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116
【出 处】
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2015年全国开放式分布与并行计算学术年会
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解决复杂多峰优化问题时，传统的“教”与“学”优化算法易于陷入局部搜索且优化效率较低。针对此问题，提出了一种基于K-均值的“教”与“学”优化改进算法，算法采用B均值来降低种群规模，又针对“教”和“学”两个阶段进行相应改进，提高全局收敛速度；还加入了“变异”操作来避免算法陷入局部最优。实验对7个单峰值优化问题和2个有代表性的多峰值优化问题进行优化，并与手榴弹爆破算法和传统“教”与“学”优化算法进行比较，实验结果表明，该改进算法在单峰和多峰测试函数中，均能快速高效地寻得全局最优解，优于原始“教”与“学”优化算法。
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