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融合涡流搜索和差分策略的教学优化算法

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模拟课堂教学行为的教学优化算法,具有操作简单且搜索能力强的突出优点.尽管该算法为增强种群多样性采取了消除重复个体操作,然而在算法后期依然容易陷入早熟收敛.为提高教学优化算法的搜索能力,该文通过融合涡流搜索和差分进化这两种策略,提出了改进措施.改进后的算法包括:教师自学、向教师学、学生互学三种行为.首先,在每轮循环的开始,增加了基于涡流搜索的教师自学习行为,从而使作为最优个体的教师也获得一定的改进机会.其次,在教师阶段和学生阶段的个体更新式中,均增加了体现不同个体之间差异的差分算子,同时在学生阶段增加了轮盘赌选择策略,以便使优良个体获得更多更新的机会.10个标准测试函数的仿真结果表明,改进算法的寻优能力不仅比原算法有大幅度提升,而且对于部分复杂函数也优于同类其他对比算法,从而揭示出通过融合涡流搜索和差分策略提升教学优化算法性能的研究方案是可行的.
Teaching-learning-based Optimization Integrating Vortex Search and Differential Strategy

李子扬、刘宗堡

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东北石油大学 地球科学学院,黑龙江 大庆 163318

教学优化 涡流搜索 差分策略 轮盘赌选择 算法设计

黑龙江省优秀青年科学基金中国石油科技创新基金

YQ2020D0012020D-5007-0102

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.02.030

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(2)
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