El algoritmo de optimización de enseñanza en grupo (GTOA) es un algoritmo de optimización metaheurística que simula el mecanismo de enseñanza en grupo. La inspiración de GTOA proviene del mecanismo de enseñanza en grupo. Cada estudiante aprenderá el conocimiento obtenido en la fase de enseñanza, pero la autonomía de cada estudiante es débil. Este documento considera que cada estudiante tiene diferentes motivaciones de aprendizaje. Los estudiantes de élite tienen una fuerte capacidad de autoaprendizaje, mientras que los estudiantes ordinarios tienen una motivación general de autoaprendizaje. Para resolver este problema, este documento propone una estrategia de motivación para el aprendizaje y agrega aprendizaje basado en oposición aleatoria y estrategia de reinicio para mejorar el rendimiento global del algoritmo de optimización (MGTOA). Para verificar el efecto de optimización de MGTOA, se adoptan 23 funciones de referencia estándar y 30 funciones de prueba de IEEE Evolutionary Computation 2014 (CEC2014) para verificar el rendimiento del MGTOA propuesto. Además, MGTOA también se aplica a seis problemas de ingeniería para pruebas prácticas y se obtienen buenos resultados.