【摘 要】
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针对非原点最优的复杂优化问题(最优解不在坐标原点),提出了一种基于随机交叉-自学策略的教与学优化算法(teaching and learning optimization algorithm based on random crossover-self-study strategy,CSTLBO)。对标准教与学优化算法的“教阶段”和“学阶段”的空间扰动进行了几何解释,改进了原有的“教阶段”和“学阶段”,并引入随机交叉策略和“自学”策略来提高算法的全局寻优能力。通过使用20个Benchmark函数进行仿真,
【机 构】
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陕西理工大学数学与计算机科学学院,陕西省工业自动化重点实验室,西安邮电大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11502132),陕西省教育厅重点科研计划项目(20JS021),陕西理工大学校级科研项目(SLG1913).
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针对非原点最优的复杂优化问题(最优解不在坐标原点),提出了一种基于随机交叉-自学策略的教与学优化算法(teaching and learning optimization algorithm based on random crossover-self-study strategy,CSTLBO)。对标准教与学优化算法的“教阶段”和“学阶段”的空间扰动进行了几何解释,改进了原有的“教阶段”和“学阶段”,并引入随机交叉策略和“自学”策略来提高算法的全局寻优能力。通过使用20个Benchmark函数进行仿真,
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