⛄一、学校算法及栅格地图简介
1 学校算法
学校优化算法（school-based optimization (SBO) algorithm）是于2018年提出的一种启发式元启发式优化算法，其灵感来自于在多教室学校中运行的传统教育过程。SBO是一种协同优化策略，允许对搜索空间进行广泛的探索，并得到高质量的解决方案。
1.1 算法原理
SBO是一种多种群元启发式算法，它将单个教师的单课堂教学环境扩展到多个教室、多个教师的学校。在SBO 算法中，独立的教室同时探索搜索空间，每个教室使用TLBO; 然后，在每次迭代结束时，一组教师(每个教室一名教师)被召集起来。在下一次迭代之前，每个教室从教师库中指派一名新教师，允许教室之间的知识转移。教师被分配到教室使用轮盘赌选择机制基于教师的健康值。此外，每个新任教师每个教室应有一个比现任教师更好的健康。
在每个阶段，每个班级的所有学生都要接受评估(共有个教室) ，每个教室里最好的学生(以健康程度衡量)被选为教室的老师，所有的老师都被召集到教师队伍中。在每次迭代之前，每个教室用轮盘赌从教师池中选择一个新的教师，然后根据教师的健康值将其细分为若干部分。教师分配机制允许SBO算法使用多个教师来指导优化。结果，这种机制降低了算法收敛到局部最优的可能性。例如，如果一个教室汇聚到一个当地的最优，这个信息不一定会分发到其他教室，因为该教室的老师的表现有较低的可能性被选为一个新的教师。此外，通过从其他教室中选择一个更好的老师，发展了当地最佳状态的教室有机会从这种状态中得到改善。在每个班级接受一名新教师后，教学机制被独立应用于每个班级，并启动新一轮的教师鉴定和交流。平行课堂之间的协作互动一直持续到满足终止标准为止