教与学优化算法的改进研究及其应用

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1、密级：河北地质大学硕士学位论文教与学优化算法的改进研究及其应用论文作者：李卫利学生类别：全日制一级学科：计算机科学与技术学科专业：计算机应用技术指导教师：王培崇职称：副教授SecrecyRate：DissertationSubmittedtoHeibeiGEOUniversityforTheMasterDegreeofComputerapplicationtechnologyTheImprovemenceandApplicationofTeachingandLearningOptimizationAlgorithmByLiWeiliSupe

2、rvisor:WangPeichongApril2016原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：摘要教与学优化算法（TeachingLearningbasedOptimizationAlgorithms，TLBO）是近年来提出的一种新颖

3、的群体智能算法，模拟的是现实生活中教师教学与学生学习从而提高学习成绩的过程，算法具有简单性、可扩展性、灵活性、稳健性、自组织性、隐含并行性等特点，被广泛应用于多种领域。相关研究表明，TLBO算法仍然具有收敛速度较慢，求解精度较低，容易陷入局部最优等弱点，为了提高算法的寻优效率，针对算法存在的不足，本论文提出了两种改进机制：第一种是基于多教师相互学习的机制（MoreTeachingLearningbasedOptimizationAlgorithms，MTLBO），第二种是基于自适应步长改进的机制（AdaptiveTeachingLearni

4、ngbasedOptimizationAlgorithms，ATLBO）。本文主要工作如下：(1)应用随机过程的理论分析了TLBO算法的收敛性。(2)针对标准TLBO算法存在的后期收敛速度慢，求解精度较低，易陷入局部最优的弱点，提出了多教师相互学习的改进机制。在TLBO算法中设置多名教师进行教学，用于保持种群多样性，并且教师之间也可以相互学习交流，以提高学生学习速度，从而提高了算法的寻优精度，并且使算法能够克服易陷入局部最优的弱点。改进后的算法在10个benchmark函数上进行测试并与GA、PSO、AFSA和标准TLBO进行对比，测试结果

5、表明改进后的算法有更快的收敛速度和更高的解精度。(3)为了克服标准TLBO算法求解精度较低，容易陷入局部最优的弱点，提出了一种自适应步长的改进机制。标准算法中，学生的学习步长是一个随机值，忽略了实际中学生进步速度随自身状态好坏而改变的规律。改进后的学习步长是随着学生自身状态的变化而改变，从而提高算法的寻优精度。通过在10个Benchmark函数上的测试并与GA、PSO、AFSA和标准TLBO进行对比，测试结果表明改进后的算法在解精度、稳定性和收敛速度上均优于TLBO。(4)将算法应用求解虚拟物流配送问题，取得了较好的效果。关键字：教与学优化

6、算法多教师自适应步长虚拟物流配送IABSTRACTTeachingLearningbasedOptimizationAlgorithms(TLBO)isanovelswarmintelligencealgorithmproposedinrecentyearstosimulatethereal-lifeteachingandlearningprocessinordertoimproveacademicperformance,thealgorithmhasfeatureslike:simplicity,scalability,flexibili

7、ty,robustness,self-organization,implicitparallelism,etc.Andit’swidelyusedinmanyfields.Researchshowsthat,TLBOalgorithmisstillhasaslowconvergence,lowprecisiontosolveproblems,easytofallintolocaloptimumweaknesses.Inordertoimprovetheefficiencyofoptimizationalgorithmsandsolvedef

8、icienciesexisted,thisworkproposestwoimprovedmechanisms:firstmulti-speciesarebasedonthemec