研究文章
飞机控制参数估计使用自适应Teaching-Learning-Based优化接受概率
| 输入:最大迭代次数(麦克斯特),人口规模(nP)。 |
| 输出:x最好的,f最好的。 |
| 主要算法 |
| (1) |
初始化一组人口,pL_success,pT_success,pT_fail,pL_fail和
。 |
| (2) |
为我= 1,麦克斯特。 |
| (2.1) |
确定最佳的解决方案,x最好的,f最好的和定义x老师=x最好的。 |
| (教师阶段) |
| 为j= 1,np |
| (2.2) |
生成pT基于pT_success j,pT_fail, j。 |
| (2.3) |
更新人口使用(10)的基础上,x老师从(14)。 |
| (2.2.1) |
评估目标函数值。 |
| (2.2.2) |
执行贪婪的选择。 |
| (2.2.3) |
更新pT_success j,pT_fail j使用(17)。 |
| 结束 |
| (学习者阶段) |
| 为j= 1,np |
| (2.4) |
生成pl基于pL_success j,pL_fail, j。 |
| (2.5) |
更新人口使用(18)。 |
| (2.5.1) |
评估目标函数值。 |
| (2.5.2) |
执行贪婪的选择。 |
| (2.5.3) |
更新pL_success j,pL_fail j基于(17)。 |
| 结束 |
| 更新 |
| (3) |
结束 |
|
