본 논문은 교육 경쟁 최적화 알고리즘(ECO)의 탐색과 활용 간 불균형으로 인한 지역 최적해 문제를 해결하기 위해, 다중 공분산 학습 연산자를 활용한 향상된 교육 경쟁 최적화 알고리즘(IECO-MCO)을 제안한다. IECO-MCO는 세 가지 공분산 학습 연산자를 통해 탐색과 활용의 균형을 개선하고 조기 수렴을 방지하여 성능을 향상시킨다. CEC 2017 및 CEC 2022 벤치마크 함수를 이용한 실험 결과, IECO-MCO는 기존 ECO 및 다른 알고리즘에 비해 수렴 속도, 안정성, 지역 최적해 회피 능력에서 우수한 성능을 보였다. Friedman 검정, Kruskal-Wallis 검정, Wilcoxon 순위합 검정 등의 통계적 분석을 통해 IECO-MCO의 우수성을 검증하였으며, 제약 조건이 있는 최적화 문제에도 적용 가능성을 확인하였다.
