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An Improved Teaching-Learning-Based Optimization with the Social Character of PSO for Global OptimizationUna optimización mejorada basada en la enseñanza-aprendizaje con el carácter social de PSO para la optimización global

Resumen

En este trabajo se propone una optimización mejorada basada en la enseñanza-aprendizaje con la combinación del carácter social de PSO (TLBO-PSO), que tiene en cuenta la influencia del comportamiento del profesor en los alumnos y la nota media de la clase, para encontrar las soluciones globales de los problemas de optimización de funciones. En este método, la fase del profesor de TLBO se modifica; la nueva posición del individuo se determina por la posición antigua, la posición media y la mejor posición de la generación actual. El método supera la desventaja de que la evolución del TLBO original puede detenerse cuando la posición media de los estudiantes es igual a la posición del profesor. Para reducir el coste de cálculo del algoritmo, en el algoritmo mejorado no se adopta el proceso de eliminación del individuo duplicado en el TLBO original. Además, la probabilidad de convergencia local del método mejorado se reduce mediante el operador de mutación. La eficacia del método propuesto se prueba con algunas funciones de referencia, y los resultados son competitivos con respecto a otros métodos.

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