【摘 要】
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在研究和声搜索对多维函数优化问题的基础上,结合传统的模拟退火算法,提出一种混合优化算法——和声退火算法。该算法改进了和声的搜索机制,选取合理的取值概率HMCR以及动态的微调概率PAR,在和声记忆库内随机搜索,获得较高质量的新和声;然后对新和声执行一次Metropolis算法,从而增强了全局探索能力,减小了陷入局部极小值的机会。仿真实验数据表明,算法明显优于和声搜索和模拟退火算法,具有较高的求解质量
【机 构】
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聊城大学计算机科学学院,聊城大学东昌学院
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在研究和声搜索对多维函数优化问题的基础上,结合传统的模拟退火算法,提出一种混合优化算法——和声退火算法。该算法改进了和声的搜索机制,选取合理的取值概率HMCR以及动态的微调概率PAR,在和声记忆库内随机搜索,获得较高质量的新和声;然后对新和声执行一次Metropolis算法,从而增强了全局探索能力,减小了陷入局部极小值的机会。仿真实验数据表明,算法明显优于和声搜索和模拟退火算法,具有较高的求解质量和效率。
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