【摘 要】
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为了克服教与学优化算法容易收敛于局部最优,后期收敛速度慢,解精度低的弱点,提出一种小生境双种群竞争教与学优化算法。在该算法,种群被划分为两个小生境种群。在算法的迭代
【基金项目】
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河北省社科基金资助项目(HB16TQ001)
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为了克服教与学优化算法容易收敛于局部最优,后期收敛速度慢,解精度低的弱点,提出一种小生境双种群竞争教与学优化算法。在该算法,种群被划分为两个小生境种群。在算法的迭代过程中,教师主要负责对小生境种群中的领导者进行教学,种群内其它学生则向自己种群的领导者学习,且以一定的概率向教师进行学习。通过引入反向学习提高教师个体的素质,引导算法的收敛方向,如果班级种群的平均值得不到改善,则交换两个种群的领导者。多个测试函数上的实验结果表明,改进算法无论是稳定性还是解精度均较标准教与学优化算法优秀,适合于求解较高维度的函数优化问题。
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