《表1 10维和30维测试函数寻优结果》

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《基于元胞自动机的教与学优化算法》

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算法中种群规模设置为50，最大迭代次数设为500，最大函数评价次数50 000，算法终止条件为达到最大迭代次数。算法独立运行30次，以平均值和标准差作为评价指标。对于最小化问题，平均值越小越接近全局最优，表明算法寻优性能更好；标准差反映数据的离散程度，标准差越小则算法越稳定。为测试算法在处理低维和高维优化问题中的寻优效果，分别将待优化函数设置为10维和30维，测试结果列于表1。同时选取文献[10]中差分进化（differential evolution，DE）算法、基本（TLBO）算法和ETLBO算法在相同条件下的仿真结果作为对比。