论文研究 改进的双种群竞争教与学优化算法.pdf

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。