改进的双种群竞争教与学优化算法

• 作者: 王培崇 钱旭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 教与学优化 早熟 双种群 竞争 反向学习
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1509-0285

摘要

为了克服教与学优化算法在求解高维函数问题时,容易早熟,收敛速度慢,解精度低的弱点,提出一种引入竞争机制的双种群教与学优化算法.在该算法中设置两个教师,并基于帝国竞争优化机制将种群初始化成为两个学生种群,每一个教师带领自己的种群独立进化.在进化过程中,教师可以利用自己的影响力将外种群内的成员吸收进入自己的种群.为了提高教师个体的学习能力,引入反向学习机制.在多个Benchmark函数的测试表明,改进算法解精度较高,全局收敛能力强,适合求解较高维度的函数优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱旭	中国矿业大学机电与信息工程学院	64	524	13.0	21.0
2	王培崇	石家庄经济学院信息工程学院	16	107	7.0	10.0