基于元胞自动机的教与学优化算法

作     者：张琳琳 陈俊杰 倪培洲 ZHANG Lin-lin;CHEN Jun-jie;NI Pei-zhou

作者机构：东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2019年第38卷第1期

页      面：126-129,133页

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省三新工程项目(Y2016-3) 南京市科技计划资助项目(201505029) 国家科技支撑计划重大资助项目(2014BAD08B03) 

主　　题：教与学优化算法 全局搜索 元胞自动机 邻域结构 

摘      要：为解决教与学优化(TLBO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种基于元胞自动机的教与学优化算法(CATLBO)。算法建立了四边形网状元胞自动机模型并指定其邻域结构和规则。为保持种群多样性,在教学阶段提出以一定的概率接收退步个体的策略;为加快收敛并保证解的精度,在学习阶段制定不同学习规则,劣势个体向优势个体学习,优势个体执行混沌扰动进行自我学习。使用多个Benchmark测试函数和经典TSP问题对算法进行了仿真。结果表明:CATLBO算法全局搜索能力强,与基本TLBO等算法相比,在处理高维多峰问题上更具优势。