27、混合TLBO算法：性能评估与实际应用

混合TLBO算法：性能评估与实际应用

在优化算法的领域中，混合教学学习优化（HTLBO）算法凭借其独特的设计和良好的性能，受到了广泛的关注。本文将详细探讨HTLBO算法在不同维度测试函数上的性能表现，并介绍其在实际问题中的应用。

1. 低维度（D = 10）测试函数性能评估

在维度为10的情况下，我们对HTLBO算法与多种常见算法进行了对比。

1.1 与基本算法对比

通过Friedman秩检验，计算了PSO、DE、ABC、BSA和HTLBO算法在所有标准函数上的平均秩，结果如下表所示：
| 算法 | 平均秩 |
| — | — |
| PSO | 4.25 |
| DE | 2.70 |
| ABC | 2.35 |
| BSA | 4.45 |
| HTLBO | 1.25 |

从表中可以看出，HTLBO算法的平均秩最小，这表明在统计意义上，HTLBO算法优于其他对比算法。

1.2 与其他混合算法对比

还将HTLBO算法与DNLPSO、PSOGSA、DE - PSO和qPSO - W进行了对比。同样通过Friedman秩检验计算平均秩：
| 算法 | 平均秩 |
| — | — |
| DNLPSO | 3.40 |
| PSOGSA | 2.30 |
| DE - PSO | 4.85 |
| qPSO - W | 2.45 |
| HTLBO | 2.00 |

再次证明了HTLBO算法在统计上的优越性。

2.