【优化无功】教与学算法求解IEEE_33节点无功优化问题【含Matlab源码 2699期】

本文介绍了TLBO（TeachingLearningBasedOptimization）算法，一种基于群体的启发式优化方法，应用于MATLAB中，模拟课堂教学过程，包括教师阶段和学习者阶段。提供了MATLAB代码示例，展示了如何在求解优化问题时进行迭代和适应度更新。

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⛄一、教与学算法

TLBO，由Rao等人在2011年提出的，是一种基于群体的启发式优化算法，不需要任何算法特定参数。这种方法模拟了传统的课堂教学过程。整个优化过程包括教师阶段和学习者阶段。在教师阶段，每个学生都向最优秀的个体进行学习。在学习阶段，每个学生都以随机的方式向其他学生学习。

基于教学的优化（TLBO）是一种模拟课堂教学过程的基于群体的优化方法。TLBO分为两部分。第一部分是“教师阶段”，即向教师学习；第二部分是“学习者阶段”，即通过学习者之间的互动进行学习。在TLBO中，种群被视为一类学习者。每个学习者代表优化问题的一个可能的解决方案，分数代表适应度值。老师被认为是迄今为止得到的最好的解决办法。
在教学阶段，教师T是一个群体中具有最佳适应度值的解决方案。M是这个班级的平均成绩。学习者试图通过教师的教学来提高他们的平均成绩。对于第i个学习者Xi，候选解决方案newXi计算如下:

rand是在[0,1]之间产生的随机数，TF是决定M值的教学因素。TF公式为：

在学习阶段，每个学习者通过与从课堂中随机选择的学习者互动来提高自己的成绩。

⛄二、部分源代码

%% 清理内存空间
clc
clear
close all
%% 算法参数的设定
x_num=50; % 班级人数
dim=5; % 问题的维度/决策变量的个数
it_max=100; % 最大迭代次数
x_max=[1.1,500,500,1507,1507]; % 变量上限
x_min=[0.9,-100,-100,1504,1504]; % 变量下限
N_ES=3; % 精英人数
%% 步骤1：班级初始化
x=x_min+rand(x_num,dim).(x_max-x_min); % 初始化班级
x_teacher=x(1,:); % 初始化老师位置
fitness=zeros(1,x_num); % 所有个体的适应度
fitness_new=zeros(1,x_num); % 更新后个体适应度
fitness_teacher=inf; % 初始化老师的适应度
% 初始的适应度
for k=1:x_num
% 计算适应度值
fitness(k)=fitnessfun(x(k,:));
if fitness(k)<fitness_teacher
fitness_teacher=fitness(k);
x_teacher=x(k,:);
end
end
%% 迭代求最优解
for it=1:it_max
%% 步骤2：选取并保留精英解
[~,fitness_rank]=sort(fitness);
ES_index=fitness_rank(1:N_ES);
%% 步骤3：老师的教学
x_mean=mean(x);
TF=randi([1,2]);
x_differance=rand(x_teacher-x_mean);
x_new=x+x_differance;
for k=1:x_num
% 计算适应度值
fitness(k)=fitnessfun(x(k,:));
fitness_new(k)=fitnessfun(x_new(k,:));
if fitness(k)>fitness_new(k)
x(k,:)=x_new(k,:);
end
end
%% 步骤4：学生之间互相学习
for k=1:x_num
studied_set=setdiff(1:x_num,k);
studied_object=studied_set(randi([1,x_num-1]));
if fitness(studied_object)<fitness(k)
x_new(k,:)=x(k,:)+rand*(x(studied_object,:)-x(k,:));
else
x_new(k,:)=x(k,:)-rand*(x(studied_object,:)-x(k,:));
end
% 计算适应度值
fitness(k)=fitnessfun(x(k,:));
fitness_new(k)=fitnessfun(x_new(k,:));
if fitness(k)>fitness_new(k)
x(k,:)=x_new(k,:);
end
end
%% 步骤5：精英解替换最差学员。
[~,fitness_rank]=sort(-fitness);
worst_index=fitness_rank(1:N_ES);
x(worst_index,:)=x(ES_index,:);
%% 步骤6：重复个体裁剪
[x_unique,ia,ic]=unique(x,‘stable’,‘rows’);
for kk=setdiff(1:x_num,ia)
kkk=randi([1,dim]);
x(kk,kkk)=x_min(kkk)+rand*(x_max(kkk)-x_min(kkk));
end
%% 更新越限的粒子
for k=1:dim
x(x(:,k)>x_max(k),k)=x_max(k);
x(x(:,k)<x_min(k),k)=x_min(k);
end
%% 更新适应度值
for k=1:x_num
fitness(k)=fitnessfun(x(k,:));
if fitness(k)<fitness_teacher
fitness_teacher=fitness(k);
x_teacher=x(k,:);
end
end
end

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 教与学算法（TLBO）

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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