第三十二章分组教学优化算法（Groupteachingoptimizationalgorithm,GTOA）

很多传统的智能优化算法往往需要很多额外的控制参数，而每个参数设置都需要一定的先验知识，或不断尝试，一旦这些参数设置的不合适，就会严重影响算法的优化性能。为了解决这样的问题，天津大学的YiyingZhang于年提出了一种新的全局优化算法——分组教学优化算法(Groupteachingoptimizationalgorithm,GTOA)。

该算法受到分组教学机制的启发。分组教学是一种常见的教学模式，可以简述如下:学生首先按照规定的规则被分成若干组，然后结合每个小组的特点，教师会运用具体的教学方法来提高小组的知识。

基本思想

在中国历史上，孔子最早提出了"因材施教"的教育理念，就是说教师应该根据不同学生的特点制定适合他们的教学方法，所以GTOA的思想在于通过模仿分组教学来提升整个班级的知识水平。考虑到学生之间的各种差异，分组教学在实践中实施起来比较复杂。为了使分组教学适应于作为一种优化技术，我们首先假设种群、决策变量和适应度值分别与学生、提供给学生的课程和学生的知识类似。在此基础上，定义了4条规则，构建了一个简单且不失一般性的分组教学模型：

学生之间的唯一区别在于接受知识的能力，学生接受知识的能力差异越大，教师在制定教学计划时面临的挑战就越大。一个好的教师往往更

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