Undervisningsbaserad optimering är en nyutvecklad intelligent optimeringsalgoritm. Den efterliknar helt enkelt undervisnings- och inlärningsprocessen och har bättre global sökförmåga. Vissa studier har dock visat att TLBO är bra på prospektering men dålig på exploatering och ofta faller in i lokal optimal för vissa komplexa problem. För att lösa dessa problem föreslås en ny autonom undervisningsbaserad optimeringsalgoritm för att lösa de globala optimeringsproblemen på det kontinuerliga utrymmet. Vår föreslagna algoritm är ombyggd enligt de tre faserna i undervisnings- och inlärningsprocessen, lärande från en lärare, ömsesidigt lärande och självlärande bland studenter i stället för två faser av den ursprungliga. Dessutom beaktas studenternas motivation och autonomi i vår föreslagna algoritm, och uttrycken för autonomi formuleras. Prestandan för vår föreslagna algoritm jämförs med den för relaterade algoritmer genom våra experimentella resultat. Resultaten indikerar att den föreslagna algoritmen presterar bättre i termer av konvergens- och optimeringsförmåga.
En autonom TLBO presenteras av Ge et al. att hantera de globala optimeringsproblemen på den kontinuerliga rymden REF.
An autonomous teaching-learning based optimization algorithm for single objective global optimization
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}