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基于混合进化算法的特征选择方法研究CSTPCD
作者：高慧敏王云鹤卞闯李向涛
发表期刊：电子学报 2023年6期
关键词：教与学优化算法局部搜索新型Wrapper混合特征选择算法特征选择分类基因表达数据
摘要：特征选择(Feature Selection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(Teaching and Learning-based Optimization Algorithm,TLBO)的特征选择模型由于其高效的全局搜索能力受到越来越多学者的关注.然而,随着数据规模的不断扩大,这…查看全部>>
改进教与学方法在电力系统无功优化中的应用研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘前进许慧铭施超韦胜旋
发表期刊：电力系统保护与控制 2015年9期
关键词：教与学优化算法无功优化规划能量损失多负荷水平自适应小波变异
摘要：以多负荷水平的全年能量损失最小为目标函数，提出一种改进教与学优化方法求解电力系统无功优化问题。教与学方法是一种新颖的无控制参数的群智能算法，包括教阶段和学阶段。为了克服局部收敛，改进教与学方法在此基础上提出一种基于自适应小波变异策略的改进阶段改善算法的性能并在IEEE-30节点系统进行仿真。结果与其他算法进行比较，验证了该算法的优越性。表明该方法是大规模电力系统可推广使用的有效方法。
基于高斯过程和改进教与学优化算法的甲醇合成转化率软测量北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
作者：双翼帆张凌波顾幸生
发表期刊：华东理工大学学报（自然科学版） 2016年3期
关键词：高斯过程软测量甲醇转化率建模教与学优化算法
摘要：针对高斯过程软测量建模过程中,常用的共轭梯度法难以完成高维协方差矩阵的超参数确定等问题,引入了教与学优化算法(TLBO)对高斯过程的训练过程进行了优化,提高了模型训练速度.并对基本的教与学优化算法做出了相应的改进:一是改进了算法的“学生阶段”;二是增加了“课外阅读阶段”,提高了算法的性能.将这一建模方法应用于甲醇合成转化率测量中,结果表明,该方法具有较好的估计精度.
近红外光谱技术结合教与学算法优化极限学习机实现烤烟等级判定北大核心CSTPCD
作者：沈欢超耿莹蕊倪鸿飞王辉吴继忠廖付陈勇刘雪松
发表期刊：分析测试学报 2022年7期
关键词：近红外光谱技术教与学优化算法极限学习机烟叶等级判定
摘要：该研究基于近红外光谱(NIRs)技术,以2016～2018年来自13个省份的937个烟叶样本为研究对象,比较了竞争性自适应重加权采样方法(CARS)、蒙特卡洛无信息变量消除法(MC-UVE)以及随机青蛙算法(RF)3种变量筛选方法的极限学习机(ELM)模型效果,与常规判别方法偏最小二乘判别分析(PLS-DA)比较,验证了ELM模型的优势.并通过教与学优化(TLBO)算法对ELM模型进行优化,建立烤烟样本的等级判定模型.结果表明,…查看全部>>
基于双重扰动与改进教与学优化算法的DNA微阵列集成分类CSTPCD
作者：陈涛
发表期刊：中南民族大学学报（自然科学版） 2018年3期
关键词：DNA微阵列选择性集成邻域互信息教与学优化算法
摘要：针对DNA微阵列的高维、小样本及高冗余等特点,提出了一种新的集成分类方法.基于bootstrap技术的样本扰动和kruskalwallis与邻域互信息的特征扰动训练多个具有较大差异性和较高准确性的基分类器;针对教与学优化算法易陷入局部最优、优化精度不高和收敛速度较慢等不足,从"教"与"自学"过程入手,设计了一种改进的教与学优化算法实现基分类器的选择性集成,并用于DNA微阵列分类.仿真实验结果表明:该方法在分类精度、集成规模、稳定性等方面具有较强的优势.
改进教与学优化算法的 LQR 控制器优化设计北大核心CSCDCSTPCD
作者：拓守恒邓方安雍龙泉
发表期刊：智能系统学报 2014年5期
关键词：教与学优化算法LQR控制器优化控制主动悬架粒子群优化算法遗传算法
摘要：为了快速有效地确定线性二次最优控制（ linear quadratic regulator， LQR）问题中的加权矩阵Q和R，针对主动悬架LQR控制器权系数设计问题，提出一种改进的教与学优化算法进行LQR优化设计。算法对基本教与学优化算法中的“教”与“学”阶段进行了进一步的改进，同时提出一种“自我学习”策略。通过仿真实验表明，和基本教与学算法、粒子群算法、遗传算法相比，本文算法在对主动悬架LQR控制器优化时，具有收敛…查看全部>>
基于时段耦合特性的动态环境经济调度求解方法北大核心CSTPCD
作者：王小飞胡志坚仉梦林胡美玉汪祥邓奥攀
发表期刊：电力建设 2016年10期
关键词：动态环境经济调度(DEED)教与学优化算法贪婪选择时段耦合特性
摘要：基于电力系统动态环境经济调度(dynamic economic emission dispatch,DEED)在时段间的耦合特性,提出了一种改进的教与学优化算法,用于求解DEED问题,对燃料费用和污染气体排放量同时进行优化.采用反向学习策略改善种群的多样性,单时段教与学过程来提高算法的局部寻优能力,单时段贪婪选择机制在全局范围内找到新的搜索空间,平衡局部寻优与全局寻优能力.对10机39节点系统进行仿真分析,结果表明所提策略可以显著提高…查看全部>>
求解约束优化问题的协同进化教与学优化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘三阳靳安钊
发表期刊：自动化学报 2018年9期
关键词：教与学优化算法协同进化罚因子约束容忍度种群多样性
摘要：对约束优化问题,为了避免罚因子和等式约束转化为不等式约束时引入的约束容忍度参数所带来的不便,本文在基本教与学优化(Teaching-learning-based optimization,TLBO)算法中加入了自我学习过程并提出了一种求解约束优化问题的协同进化教与学优化算法,使得罚因子和约束容忍度随种群的进化动态调整.对7个常见测试函数的数值实验验证了算法求解带有等式和不等式约束优化问题的有效性.
一种多反向学习的教与学优化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：何杰光彭志平崔得龙李启锐
发表期刊：工程科学与技术 2019年6期
关键词：教与学优化算法反向学习搜索边界种群信息非线性混合模型
摘要：针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化(MOTLBO)算法.首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函数且随进化代数逐渐变化的非线性混合反向学习模型,模型综合考虑了问题的搜索边界信息和种群的历史搜索信息;其次,在原始教与学算法教和学两个阶段的基础上,增加了基于搜索边界指导的自学习阶段,增强了种群的多样性;…查看全部>>
基于讨论组和自主学习的教与学优化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：吴聪聪贺毅朝陈嶷瑛张祖斌刘雪静
发表期刊：计算机应用研究 2018年5期
关键词：教与学优化算法讨论组自主学习变异
摘要：教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,TLBO)是一种模仿教学过程的新型启发式优化算法.针对TLBO算法寻优精度低、稳定性差的特点,提出了基于讨论组和自主学习的教与学优化算法DSTLBO(discussion group and self-learning TLBO).在原TLBO算法的“教”阶段当中加入了小组讨论,随机将全体同学分成若干组,通过组内学生向本组中学习最好的组长学习,提…查看全部>>

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