Comparative performance of an elitist teaching-learning-based optimization algor

资 源 简 介

Comparative performance of an elitist teaching-learning-based optimization algor

详 情 说 明

在众多启发式优化算法中，教学优化算法（Teaching-Learning-Based Optimization, TLBO）因其无需参数调优、易于实现的特点受到广泛关注。而精英策略的引入进一步提升了算法的收敛速度和求解精度。

核心机制分析 该算法模拟课堂教学过程，分为“教师阶段”和“学习者阶段”。教师阶段通过当前最优解（教师）引导种群进化，学习者阶段则通过个体间交互实现知识传递。精英策略会保留每代最优解，避免优质解在迭代中丢失。

性能优势 与传统TLBO相比，精英版本通过双重保障机制显著改善性能：1）教师角色的全局引导减少盲目搜索；2）精英保留机制防止优秀解退化。实验数据表明，在复杂多峰函数优化问题中，精英TLBO的收敛稳定性可提升30%以上。

应用场景拓展 这种改进算法特别适合高维优化问题，如神经网络超参数调优、工程结构设计等领域，其中精英策略能有效平衡全局探索与局部开发能力。未来研究可探讨动态精英比例对算法鲁棒性的影响。