教與學(xué)優(yōu)化（teaching-learning-based optimization,TLBO）算法是一種模擬現(xiàn)實(shí)生活中教師與學(xué)生之間的教學(xué)過(guò)程的新型啟發(fā)式優(yōu)化算法,針對(duì)基本TLBO算法尋優(yōu)精度低、穩(wěn)定性差的問(wèn)題,給出一種"因材施教"和"多學(xué)習(xí)"精英教與學(xué)優(yōu)化算法.在基本TLBO算法的基礎(chǔ)上,采用保留班級(jí)精英學(xué)員策略的方法加強(qiáng)算法的收斂能力,在教學(xué)階段實(shí)行"因材施教"教學(xué)過(guò)程,使教學(xué)過(guò)程更符合實(shí)際、每個(gè)學(xué)員都受益、更具有針對(duì)性、保證班級(jí)學(xué)員的多樣性,在學(xué)習(xí)階段實(shí)行"多學(xué)習(xí)"學(xué)習(xí)過(guò)程,學(xué)員隨意互動(dòng)交流學(xué)習(xí),提高算法的搜索能力.對(duì)6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的測(cè)試結(jié)果表明,ETLBO-AM算法與其他算法相比在尋優(yōu)精度和穩(wěn)定性上更有優(yōu)勢(shì),可以取得滿意的結(jié)果. 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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