模拟退火提升教学式优化算法:解决组合优化问题的局部最优策略

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本文研究了教学式优化算法在处理组合优化问题时存在的一个关键挑战,即易于陷入局部最优解的问题。针对这一问题,研究人员提出了模拟退火教学式优化算法。模拟退火是一种启发式搜索算法,它模拟了金属冷却过程中的退火过程,用来在解决复杂优化问题时跳出局部最优状态。在这个新颖的算法中,"教"和"学"的两个阶段被融入了模拟退火机制,即在"教"阶段,通过模拟退火计算的概率,算法随机选择个体中的较差解作为新解的一部分;而在"学"阶段,这些新解被用来更新群体,从而增加了群体多样性,增强了算法逃离局部最优解的能力。 该研究特别关注了单模、多模和旋转函数等不同类型的组合优化问题,通过仿真实验来评估算法的性能。实验结果显示,模拟退火教学式优化算法在收敛速度和收敛精度方面表现出显著的优势,显示出其在处理复杂优化问题时的有效性和稳健性。 此外,文章还强调了研究背景,指出该工作得到了国家自然科学基金和安徽省自然科学基金的共同资助,以及作者们的专业背景,包括陈得宝教授的智能计算方向,魏华女士的软计算研究,以及邹锋讲师的进化计算专长。他们共同合作,推动了教学式优化算法的理论和实践发展。 关键词:教学式优化算法、模拟退火算法、局部最优、组合优化。研究成果发表在《某某杂志》(具体刊名未提供,用"某某"代替)上,具有较高的学术价值和实用意义,为优化算法的设计提供了新的视角和改进策略。整体来看,这篇文章对提升组合优化问题求解效率和避免局部最优陷阱有着重要的理论贡献。