針對(duì)原始教與學(xué)優(yōu)化算法全局搜索和局部搜索協(xié)調(diào)不足、當(dāng)前反向?qū)W習(xí)策略過(guò)于單一的問(wèn)題,將多種反向?qū)W習(xí)策略同教與學(xué)優(yōu)化算法相結(jié)合,提出一種基于多反向?qū)W習(xí)的教與學(xué)優(yōu)化（MOTLBO）算法。首先,借鑒反向?qū)W習(xí)的思想,設(shè)計(jì)一種基于Sigmoid函數(shù)且隨進(jìn)化代數(shù)逐漸變化的非線性混合反向?qū)W習(xí)模型,模型綜合考慮了問(wèn)題的搜索邊界信息和種群的歷史搜索信息;其次,在原始教與學(xué)算法教和學(xué)兩個(gè)階段的基礎(chǔ)上,增加了基于搜索邊界指導(dǎo)的自學(xué)習(xí)階段,增強(qiáng)了種群的多樣性;最后,將混合反向?qū)W習(xí)模型與算法的各階段相結(jié)合,根據(jù)各階段的不同特征,設(shè)計(jì)了基于均值個(gè)體、隨機(jī)個(gè)體和最優(yōu)個(gè)體的反向解計(jì)算方法,充分吸收種群的歷史搜索經(jīng)驗(yàn),提高算法的收斂精度和速度。采用具有不同特征的Benchmark測(cè)試函數(shù)對(duì)算法的非線性混合反向?qū)W習(xí)模型和收斂性能進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:非線性混合反向?qū)W習(xí)模型相對(duì)于單一的邊界信息反向?qū)W習(xí)或種群信息反向?qū)W習(xí),具有更強(qiáng)的全局搜索和局部探測(cè)能力;而與原始教與學(xué)優(yōu)化算法及其改進(jìn)算法相比,MOTLBO算法在獲得較高的收斂精度和穩(wěn)定性的同時(shí)保持了更快的收斂速度,其綜合性能得到較大提升。此外,對(duì)擴(kuò)頻雷達(dá)相位編碼求解的實(shí)驗(yàn)結(jié)... 

【文章來(lái)源】：工程科學(xué)與技術(shù). 2019年06期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2958193