“教与学”优化算法研究综述

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近年来，群智能优化算法作为一种启发式优化算法，得到了迅猛的发展，由于其不受优化目标函数连续和可微等限制，
具有良好的适用性，成为优化领域的一个研究热点。相继出现
一
。
Βιβλιοθήκη Baidu
每个学员所学的某一科目相当于一个决策变量。具体定
对于优化问题：ｚ＝ｍａｘ，（Ｘ）。搜索空间Ｓ＝｛ｌ ≤ ≤
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｎｚｈｏｎｇＳｈａａｎｘｉ７２３００１０，Ｃｈｉｎａ）
…
义如下：
ＡＥ
了很多新型群智能优化算法，主要有遗传算法（ＧＡ） …、人工免疫算法（ＡＩＡ）Ｊ、蚁群算法（ＡＣＯ）［３ｊ、粒子群算法（ＰＳＯ）、差分进化算法（ＤＥ）Ｊ、和声搜索（Ｈｓ）算法、细菌觅食算法
ｓｅａｒｃｈ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅａｃｈｉｎｇ — ｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＴＬＢＯ）ａｌｇｏｉｒｔｈｍ；“ ｔｅａｃｈｉｎｇ ”ｐｈａｓｅ； “ ｌｅａｒｎｉｎｇ ”ｐｈａｓｅ
第３０卷第７期
２０１３年７月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ＿３０Ｎｏ．７
Ｊｕ１．２０１３
‘ ‘ 教与学＂优化算法研究综述术
Ｓｕｒｖｅｙｏｆｔｅａｃｈｉｎｇ — －ｌｅａｒｎｉｎｇ－－ｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ＴＵＯＳｈｏｕ— ｈｅｎｇ，ＹＯＮＧＬｏｎｇ — ｑｕａｎ，ＤＥＮＧＦａｎｇ — ａｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｒｉｅｌｆｙｄｅｓｃｉｂｒｅｄｔｈｅｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａＴＬＢＯａｌｇｏｉｔｒｈｍ．ＴｈｅｎｉｔｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＴＬＢＯａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆＴＬＢＯ．ＩｔｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｔｗｏｉｍｐｒｏｖｅｄＴＬＢＯａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＴＬＢＯａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｃｕｒｒｅｎｔＴＬＢＯａｌｇｏｉｒｔｈｍ，ａｎｄｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｒｅ —
拓守恒，雍龙泉，邓方安
（陕西理工学院数学与计算机科学学院，陕西汉中７２３０００）摘要：简要分析了群智能优化算法的研究现状，重点对“ 教与学” 优化算法作了详细的描述，并分析了“ 教与
学” 算法的性能及其优缺点；随后介绍了几种改进的“ 教与学” 优化算法，对“ 教与学” 优化算法的应用研究情况进行了论述。最后，说明了目前“ 教与学” 优化算法中存在的问题，并指出“ 教与学” 优化算法未来的研究方向。关键词：“ 教与学” 优化算法； “ 教” 阶段； “ 学” 阶段
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０７ — １９３３－０６
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１３．０７．００３