《表3 算法的收敛成功次数对比（30维/100维）》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《具有动态自适应学习机制的教与学优化算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在表3中，给出了30次独立运算中的成功次数，可以看出，无论是较低维度还是较高的维度，DSLTLBO算法均具有较高的成功率。为了更好地展示算法在收敛速度等方面的优势，绘制了部分算法在f1～f6函数上的收敛曲线，分别为图1～图6，绘图工具为WPS2019个人版。从六个图的收敛曲线可以看出，DSLTLBO算法的收敛明显优于其他算法，通常都能经过1 000或2 000次迭代，即可快速收敛到最优解周围，从而进行精细搜索。TLBO算法则在几个函数上存在跳跃点，而且收敛曲线较平直，DE算法也存在此问题。ITLBO算法收敛较好，在f5的收敛较DSLTLBO算法快速，但是在其他函数上的收敛速度均输于DSLTLBO算法。