动态自适应的教学优化算法

作者：夏军勇; 徐志强^*; 钟飞

来源：计算机应用研究, 2023, 40(11): 3321-3326.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0114

• 教学优化算法
• 动态更新
• 自适应
• 自学

针对教学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm, TLBO)容易陷入局部最优和寻优速度慢等缺陷，提出一种动态自适应的教学优化算法(ITLBO)。首先，提出一种与sigmoid函数有关的惯性权重，并将其引入到教师阶段和学生阶段，以动态调整种群的移动步长，从而抑制算法前期种群多样性的衰减，扩大寻优区域，增强算法后期局部精细化搜索能力，提高求解精度；其次，在教师阶段，利用一种动态更新教师的机制来增强教师的教学水平，保证学生及时地向全局最优解学习，提高算法收敛速度；再次，在学生阶段，提出一种自学与向最好学生学习相结合的学习方式，让学生全面发展，从而提高算法的搜索能力和收敛速度。为验证ITLBO的有效性，采用16个标准测试函数，对惯性权重的有效性和各算子对算法整体的贡献度进行测试，对TLBO、RTLBO、EPGTOA和ITLBO进行仿真对比实验。一系列测试结果表明，ITLBO具有更好的收敛能力和稳定性。

• 单位
  湖北工业大学