【摘 要】
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针对教与学优化算法(TLBO)局部开发能力差,易陷入局部最优的缺点,提出一种基于反向学习的多学习教与学优化算法(MTLBO)。通过反向学习技术拓展搜索空间,增加解的多样性,进一
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,国网山东利津县供电公司
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针对教与学优化算法(TLBO)局部开发能力差,易陷入局部最优的缺点,提出一种基于反向学习的多学习教与学优化算法(MTLBO)。通过反向学习技术拓展搜索空间,增加解的多样性,进一步增强算法的全局搜索能力。引入多学习机制,使其更有效地进行局部搜索,加快收敛速度。同时提出一种小概率变异策略,增加跳出局部最优的可能性。在基准测试函数上进行验证实验,结果表明,与TLBO算法、ITLBO算法以及其他优化算法相比,该算法在低维和高维函数上都取得了较好的优化效果。
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