【摘 要】
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教与学优化算法(TLBO)最大优势在于原理简单、易实现,需要调优的参数极少,且计算效率比传统的方法计算效率高.所以该算法自提出以来,已被广泛用于函数优化、神经网络优化、工
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教与学优化算法(TLBO)最大优势在于原理简单、易实现,需要调优的参数极少,且计算效率比传统的方法计算效率高.所以该算法自提出以来,已被广泛用于函数优化、神经网络优化、工程优化等领域.然而,每种算法都不是万能的,教与学优化算法也存在早熟收敛的现象,故对该算法在理论和应用方面都有必要进一步的改进和研究.本文在教与学优化算法的基础上,针对无约束问题、0-1非线性规划问题对教与学优化算法提出了相应的改进策略,数值实验说明了提出的改进策略是有效的.本文的主要研究内容如下：1、提出了两种改进的教与学优化算法：一种自适应教学因子策略的改进教与学优化算法和一种线性递减学习权重策略的教与学优化算法.数值结果表明两种算法比TLBO算法都具有更好的收敛速度和寻优精度.2、针对教与学优化算法在解决复杂优化问题时易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法.数值实验表明,该算法是一种有效的全局优化算法.3、为了解决0-1非线性规划问题,提出了一种混沌教与学优化算法.数值实验表明,此算法简单,易于实现,收敛速度快,求解精度高.最后,对本文作了简要总结,并提出了一些值得研究的问题.
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