简要分析了群智能优化算法的研究现状,重点对"教与学"优化算法作了详细的描述,并分析了"教与学"算法的性能及其优缺点;随后介绍了几种改进的"教与学"优化算法,对"教与学"优化算法的应用研究情况进行了论述。最后,说明了目前"教与学"优化算法中存在的问题,并指出"教与学"优化算法未来的研究方向。

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function PlotSol(sol,model)
K=model.K;
H=model.H;
I0=model.I0;
X0=zeros(K,1);
u=model.u;
Umax=model.Umax;
UC0=sum(u.*I0);

X=sol.X;
I=sol.I;
UC=sol.UC;

subplot(3,1,1);
stairs(0:H,[X X0]',':','LineWidth',3);
xlabel('Time');
ylabel('Order Amount');

subplot(3,1,2);
stairs(0:H,[I0 I]','LineWidth',1);
xlabel('Time');
ylabel('Inventory ');

subplot(3,1,3);
stairs(0:H,[UC0 UC],'LineWidth',1);
hold on;
plot([0 H],[Umax Umax],'c:','LineWidth',3);
hold off;
xlabel('Time');
ylabel('Used Capacity');

end

[1]程亚维. 基于教与学优化算法的模糊柔性作业车间的调度问题[J]. 新乡学院学报, 2021, 38(9):6.

[2]杨文明, 顾幸生. 基于混沌优化算法的连续生产过程重调度与库存优化[J]. 华东理工大学学报：自然科学版, 2006, 32(7):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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