基于拉普拉斯分布与鲍德温效应的教与学算法及其应用

教与学优化算法（tlbo）是一种非常强大的进化算法，近年来被广泛应用于各种优化问题。然而，在tlbo算法进化的后期，随着进化迭代次数的增加和求解范围的缩小，种群的多样性逐渐减少，导致局部最优和过早收敛。在此基础上，提出了一种基于拉普拉斯分布和鲍德温学习效应的教与学优化算法（lbtlbo）。该算法利用拉普拉斯分布的扰动来扩展搜索空间，并利用鲍德温学习效应来识别更有希望的解，使算法更具竞争力。实验结果表明，与原始tlbo、基于拉普拉斯分布的tlbo、基于鲍德温学习的tlbo和改进版本的tlbo相比，lbtlbo提高了理解的准确性，具有较强的竞争力。最后，将lbtlbo应用于无人机航路规划，并进行了仿真实验。结果表明，lbtlbo比上述改进的tlbo能获得更精确的路径和更快的收敛速度。