26、基于二次逼近的混合TLBO算法解析

基于二次逼近的混合TLBO算法解析

在优化算法的领域中，不断有新的方法被提出以解决各类复杂的优化问题。本文将详细介绍一种基于二次逼近的混合教学 - 学习优化（TLBO）算法，即HTLBO算法，包括其相关基础算法、混合算法的改进、执行流程以及性能测试结果。

1. 相关算法组合应用案例

在优化算法的实际应用中，有不少将TLBO与其他算法结合的案例：
- Mahdad和Srairi的研究 ：提出了一种基于TLBO和模式搜索（PS）算法的灵活规划策略，用于优化安全最优潮流（SOPF）。该策略通过最小化总燃料成本、总功率损耗和总电压偏差，同时考虑关键负载增长，来提高电力系统的运行安全性和经济性。其独特之处在于TLBO算法能与局部搜索算法PS动态协调。
- Jiang和Zhou的研究 ：结合TLBO和差分进化（DE）算法，提出了hDE - TLBO方法。在该算法执行过程中，DE用于刷新教师，此方法可用于优化短期水电 - 火电调度模型的总燃料成本和排放影响。

2. 基础算法介绍

2.1 教学 - 学习优化算法（TLBO）

TLBO算法是由Rao等人提出的一种优化技术，它受到课堂教学过程中师生学习现象的启发，与粒子群优化（PSO）、引力搜索算法（GSA）、差分进化（DE）等基于种群的算法类似。
- 基本概念 ：在TLBO中，一组学生对应种群集合，学生所学的科目对应优化问题的不同决策变量，学生的学习结果对应优化问题中决策变量的目标函数值。具有最优目标函数值的学生被视为教师。
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