【摘 要】
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为了克服教与学优化(TLBO)算法容易出现早熟和解精度低的问题,提出了一种动态自适应学习的改进教与学优化(DSLTLBO)算法。在DSLTLBO算法的"教"阶段,引入一个自适应变化的因子
【机 构】
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河北地质大学艺术设计学院,河北地质大学信息工程学院,河北地质大学人工智能与机器学习研究所
【基金项目】
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河北省社会科学基金(No.HB19GL0074),河北省高等学校科研项目(ZD2020344)
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为了克服教与学优化(TLBO)算法容易出现早熟和解精度低的问题,提出了一种动态自适应学习的改进教与学优化(DSLTLBO)算法。在DSLTLBO算法的"教"阶段,引入一个自适应变化的因子,使当前个体在早期主要向最优个体学习,后期能够较好地维持自身状态,种群多样性得以保持。在算法的后期,教师个体通过执行动态随机搜索算法,提高最优个体勘探新解的能力。在10个经典的Benchmark函数上的实验表明,该算法具有较好的收敛速度和解精度,较标准TLBO有较大能力提升,适合于求解较高维度的优化问题
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