改进的教学优化算法及其应用

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针对教学优化算法(TLBO)收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种改进的方法。算法的改进主要在两方面:一是对教学因子(TF)进行自适应调整,使TF随算法迭代减小,这样算法在搜索前期采用全局搜索,搜索空间快速收敛于最优解附近,提高搜索速度,搜索后期采用局部精细搜索以获得高精度的解。二是引入信任权重,对学生已获得的知识采取部分信任的策略,避免对已获取知识的过分信任,增加学生个体与教师及学生之间的信息共享,利于算法跳出局部最优。算法在8个标准测试函数上应用,仿真结果表明改进的算法有更快的收敛速度并且
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