基于遗传和声算法求解函数优化问题

被引：11

作者：

韩红燕 ^{[1
,2
]}

潘全科 ^{[1
]}

任文娟 ^{[1
]}

张凤荣 ^{[1
]}

机构：

[1] 聊城大学计算机科学学院

[2] 聊城大学数学科学学院

来源：

计算机应用研究 | 2010年 / 27卷 / 05期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

和声搜索; 遗传算法; 遗传和声算法; 函数优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对遗传算法和和声搜索算法各自的特点,提出了一种新的搜索算法——遗传和声算法(GAHS)。新算法利用遗传算法改进了和声算法中和声记忆库初始解的产生方式,同时对和声算法中新解的产生方式也作了改进;将此改进算法应用到函数优化问题中,并分别对六个测试函数进行了仿真,用于验证算法的可行性。仿真结果表明,遗传和声算法提高了函数优化的搜索效率,具有较高的寻优性能和较强的跳出局部极小的能力。

引用

页码：1723 / 1725

页数：3