28、混合优化算法与物联网智能家居应用

混合优化算法与物联网智能家居应用

1. 混合TLBO算法介绍

1.1 传统TLBO算法的不足

TLBO（Teaching - Learning - Based Optimization）是一种受课堂教学学习过程启发的全局优化方法，执行过程包含教学和学习阶段。然而，原算法未考虑学习者的自我激励因素，且教学因子评估值仅为2或1，这会降低算法的收敛速度。

1.2 改进的HTLBO算法

为解决上述问题，改进的HTLBO算法引入了基于自适应原则的修正教学因子，并在原TLBO中加入了QA（Quadratic Approximation）算子，以提高计算最优值的效率和收敛速度。

1.3 算法实验与对比

该算法在20个著名的标准函数上进行了实验，并将结果与一些标准算法、DE变体、PSO变体和混合算法进行比较。以下是部分函数的实验结果：
| Function | DESQI (Mean ± SD) | PSOGSA (Mean ± SD) | DE - PSO (Mean ± SD) | QPSO (Mean ± SD) | HTLBO (Mean ± SD) |
| — | — | — | — | — | — |
| F14 | 3.15e + 000 ± 3.67e−001 | 1.89e + 001 ± 3.54e + 000 | 7.45e + 000 ± 5.51e−001 | 2.96e + 000 ± 3.42e−001 | 7.15e−001 ± 8.66e−002 |
| F15 | 1.91e + 001 ± 3.98e + 000 | 3.06e + 002 ± 1