改进的自适应和声搜索算法

和声搜索算法是一种启发式优化算法,针对现有改进的和声搜索算法(IHS)的不足,提出了一种改进的自适应和声搜索算法(IAHS).在该算法中,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解,每次迭代产生多个新解,充分利用和声记忆库的信息.本文用了5个标准的测试函数对该算法进行测试,结果表明该算法(IAHS)有较强的寻优能力和跳出局部最优解的能力.     

基于改进的自适应和声搜索算法的时间最优轨迹规划

根据机械臂运动约束,提出了关节空间基于改进的自适应和声搜索算法的三次样条插值轨迹规划。该算法采用自适应的记忆库取值概率、微调概率和调节步长产生新解。利用三次样条插值方法构造各关节位移、速度及加速度均连续的轨迹,然后由IAHS算法解算出最优时间。通过与基本和声搜索算法的对比,表明该算法有更强的寻优能力。     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

一种改进的自适应和声搜索优化算法

在传统和声搜索优化算法的基础上,提出一种自适应双子和声搜索优化算法。通过建立主辅两个和声库正反双向进行迭代搜索,并对和声算法中的音调调整概率和音调微调带宽两个重要参数进行自适应调整,提高了算法的动态适应性以及局部搜索和全局搜索的协调能力。通过构造两组搜索方向各异、相互协同的主、辅和声,充分利用了搜索域内的隐含信息,扩展搜索范围,从而实现了全局最优。在试验中分别对3个复杂函数进行测试,结果表明该算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度,在一定程度上提高了最优值的搜索能力,达到了预期效果。     

混沌反向学习和声搜索算法

为改善和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种混沌反向学习和声搜索(COLHS)算法.基于聚集和发散思想,对算法陷入局部最优和停滞状态进行初步预判断,并根据预判断的结果融合混沌扰动策略和反向学习,利用了logistic混沌序列的遍历性和反向学习的空间可扩展性.此外,利用和声记忆库的历史信息定义更新因子和进化因子,自适应地调整参数基音调整概率(PAR)和基音调整步长(BW),平衡算法的聚集和发散.数值结果表明,COLHS算法优于HS算法及最近文献报道的8种改进的HS算法.     

基于和声搜索算法的软件可靠性模型参数估计方法

针对软件可靠性模型中参数估计不精确的问题,提出了一种基于和声搜索算法的软件可靠性模型参数估计方法.为了避免和声搜索算法在求解参数时陷入局部最优解,对算法作了改进:在和声记忆库初始化时采用反向学习策略,提高了收敛速度;利用全局信息产生新解,提高了全局搜索能力.使用该方法对5组数据的两个软件可靠性模型的参数进行了估计,实验结果表明,本算法应用于参数估计具有可行性和有效性,在精度和算法的收敛性上,明显优于其他智能算法.     

求解0-1背包问题的改进离散和声搜索算法

提出一种求解0-1背包问题的改进离散和声搜索算法(IDHS).该算法应用分布估计算法的概率思想,设计自适应调整策略,提高算法的搜索能力.引入精英培养机制,加强精英和声的开发,提高算法逃离局部最优的概率.通过随机修复方法和置换策略来改善和声的可行性,增加解的多样性.对背包问题进行测试,结果验证了IDHS算法的有效性.     

带有全局交叉的修正和声搜索算法

为增强和声搜索算法的全局搜索能力,提出一种带有全局交叉的修正和声搜索(MHSgc)算法.MHSgc算法采用多和声记忆库协同创作,应用邻域学习策略进行调整,取代原有的基音调整,从而增加了种群多样性.同时,提出一种全局交叉操作,并融合到MHSgc算法中,防止算法陷入局部最小.针对几个标准函数进行了实验仿真,数值结果表明,上述算法优于文献报道的8种智能算法(HS,IHS,GHS,NGHS,EHS,ITHS,MPSO,RMDE),具有较好的优化潜力.     

融合和声搜索的混沌粒子群优化算法及工业应用

针对粒子群算法在优化过程中容易出现"早熟"现象,提出一种融合和声搜索及混沌的改进混合粒子群优化算法。混沌粒子群算法运行稳定,具有较好的鲁棒性和适应性。和声搜索算法是一种模拟乐队调音获得完美和声过程的元启发优化算法,具有较强的全局搜索性能。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明:改进的融合和声搜索的混沌粒子群优化算法(chaos particle swarm optimization algorithm with harmony search,CPSO-HS)跳出局部最优位置能力强,收敛速度快,稳定性高。改进的CPSO-HS算法已成功应用于重油热解模型的参数估计。     

基于改进的和声搜索算法的特征基因选择

针对基因表达谱高维、小样本、高噪声及高冗余等特点,提出一种基于改进的和声搜索算法的特征基因选择方法。首先,采用Kruskal-Wallis算法对原始基因进行初选,降低和声算法搜索空间维数,保证和声搜索算法的优化精度和收敛速度;然后,针对和声搜索算法易陷入局部最优问题,对当前种群中最优、最差和声分别进行进化;同时融合教与学优化算法中个体更新方式,设计一种改进的和声搜索算法实现特征基因选择。仿真实验结果表明,方法在优化精度、时间效率和稳定性等方面优于HS、IHS、EHS和GHS等算法。