带有全局交叉的修正和声搜索算法

摘要：

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.

关键词：和声搜索算法、多和声记忆库、邻域学习、全局交叉、优化

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61273155;辽宁省科技厅博士科研启动基金资助项目L201205118

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1073-1077