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具有小世界邻域结构的教与学优化算法
具有小世界邻域结构的教与学优化算法
作者:
汪慎文
王培崇
耿明月
马玥
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
教与学优化(TLBO)
小世界网络
邻域结构
反向学习(OBL)
摘要:
教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法是近年来提出的一种通过模拟“教”与“学”行为的群体智能算法.为了克服教与学优化算法容易早熟,解精度较低,后期收敛速度慢等弱点,提出了一种改进的教与学优化算法,并命名为S-TLBO (small world neighborhood TLBO).该算法采用小世界网络作为其种群的空间结构关系,种群中的个体被看作是网络上的节点.在算法的“教”阶段,学生基于概率向教师个体进行学习,而在“学”阶段,学生则在自己的邻居节点中随机选择较为优秀的个体进行学习.为了提高加强算法的勘探新解和开采能力,引入教师个体执行反向学习算法.在多个经典的测试函数上的实验结果表明,所提出的改进算法具有较高的全局收敛性和解精度,适合于求解较高维度的多模态函数优化问题.
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文献信息
篇名
具有小世界邻域结构的教与学优化算法
来源期刊
计算机科学与探索
学科
工学
关键词
教与学优化(TLBO)
小世界网络
邻域结构
反向学习(OBL)
年,卷(期)
2016,(9)
所属期刊栏目
人工智能与模式识别
研究方向
页码范围
1341-1350
页数
10页
分类号
TP301.6
字数
6399字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1673-9418.1604008
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王培崇
河北地质大学信息工程学院
11
64
5.0
7.0
3
汪慎文
河北地质大学信息工程学院
11
28
3.0
5.0
4
耿明月
重庆邮电大学计算机学院
2
7
2.0
2.0
7
马玥
河北地质大学信息工程学院
3
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引证文献(2)
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引证文献(2)
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研究主题发展历程
节点文献
教与学优化(TLBO)
小世界网络
邻域结构
反向学习(OBL)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9418
CN:
11-5602/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-560
创刊时间:
2007
语种:
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
期刊文献
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