改进的和声搜索算法在函数优化中的应用

被引：32

作者：

韩红燕 ^{[1
]}

潘全科 ^{[1
]}

梁静 ^{[2
]}

机构：

[1] 聊城大学计算机科学学院

[2] 郑州大学电气工程学院

来源：

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

和声搜索算法; 优化问题; 连续优化; 进化算法;

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：

针对函数优化问题,通过分析和声搜索算法的2个关键参数（和声微调概率与和声微调幅度）对算法搜索性能的影响,提出和声微调概率与和声微调幅度随搜索过程的进行而动态适应变化的方法,从而得到9种改进的和声搜索算法。仿真实验表明,所得方法具有较好的优化性能,计算结果优于MIHS算法。

引用

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