一种求解高维复杂优化问题的动态自适应和声搜索算法

为了更好地提高求解高维复杂优化问题的能力,提出一种动态自适应和声搜索(DSHS)算法。该算法采用正交试验来设计算法的初始化和声记忆库;利用多维动态自适应调整算子和单维和声微调算子相结合的策略进行和声创作;改进和声音调调解步长,从而增强算法的扰动能力,避免其陷入局部搜索。通过6个标准Benchmark函数测试表明,该算法在全局搜索能力、收敛速度和稳定性方面都有明显提高。     

动态调整策略改进的和声搜索算法

为了得到高维复杂问题的全局高精度最优解,提出一种动态调整策略,并用该策略改进和声搜索算法。算法选取和声记忆库中最差和声向量作为优化调整目标,随着迭代的进行,逐步降低决策变量的调整概率,该方法能够使得算法在全局探索能力和局部高精度开发能力之间实现平衡,有效提高了新和声更新最差和声的成功率。通过6个高维Benchmark测试函数的仿真结果表明,提出的动态调整策略能够有效提高和声搜索算法求解高维复杂优化问题的能力。     

基于反向计算和高斯分布估计的动态自适应和声搜索算法

为了增强和声搜索算法在求解高维多模态问题时的空间全局探索能力和求解精度,通过定义的4种反向计算方法和高斯分布估计算法,提出一种动态自适应高维和声搜索算法.该算法采用正交试验初始化和声记忆库;利用多维动态自适应算法进行和声创作;采用动态反向选择算法更新和声记忆库,并改进和声音调微调调解步长,从而增强算法的空间探索能力,避免陷入局部搜索.通过6个标准的高维Benchmark函数测试表明,本文算法在全局搜索能力、收敛速度和求解精度等方面都有明显改进.     

混合编码和声搜索算法在动态优化中的应用

采用混合双重编码方法,提出一种混合编码二进制和声搜索算法HBHSA,用以求解动态位匹配问题和时变背包问题。仿真结果表明,与DS_BPSO、HBDE和PDGA算法相比,HBHSA具有更好的鲁棒性和通用性,在动态环境中的搜索能力和对最优解的跟踪能力更优。     

多目标自适应和声搜索算法

提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法（MOSAHS）。该算法利用外部种群来保存非支配解,为了保持非支配解的多样性,提出了一种基于拥挤度的删除策略,这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试,并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明,与其他的算法相比,提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现,是一种有效的多目标和声搜索算法。     

基于和声搜索算法的知识即服务动态组合优化

面向服务的云计算环境为制造领域的知识创新提供了新的思路。知识即服务的动态组合是知识创新过程中的关键技术之一。云计算服务资源的虚拟性和动态性为组合的知识即服务的服务质量提出了新的挑战。针对制造领域知识即服务组合的服务质量优化问题,提出一种改进的和声搜索算法(SLHS),SLHS算法利用Skyline方法对和声记忆库进行初始化以提高算法的运行效率,并采用理想点法选择制造知识即服务以确保解的有效性。仿真实验中引入了基本和声搜索算法作比较。实验结果表明SLHS算法在解的质量方面和算法性能方面均明显优于基本和声搜索算法。     

和声搜索算法研究进展

和声搜索算法是一种新兴的智能优化算法,通过反复调整记忆库中的解变量,使函数值随着迭代次数的增加不断收敛,从而来完成优化。算法概念简单、可调参数少、容易实现。研究了和声搜索算法的起源,基本思想;给出了和声搜索算法的步骤和基本流程,并分析了记忆库取值概率和微调概率对算法的影响。比较了和声搜索算法与遗传算法的差异,给出了和声搜索算法的应用前景和研究趋势。     

基于极大熵和声搜索算法的非线性方程组求解

提出一种基于极大熵和声搜索(HS)的非线性方程组求解算法。利用极大熵函数代替不可微的极大值函数,从而将非线性方程组问题转化为一个无约束极小化问题,并通过HS算法对其进行求解。数值实验结果表明,与牛顿算法相比,该算法简单直观,具有较高的求解准确性。     

改进的多目标和声搜索算法

针对和声搜索算法不能很好求解多目标优化问题的缺陷,引入邻域搜索算子,对和声记忆库内搜索到的分量进行扰动,对和声记忆库外进行Pareto邻域搜索,实现群体间信息交换,提高算法的全局搜索能力。数值实验选取4个常用测试函数并与NSGA-II、SPEA2、MOPSO 3个多目标算法进行比较,测试结果验证了改进算法的有效性。     

一种基于迭代局部搜索的和声搜索算法

为了改进原始和声搜索算法的全局搜索性能,提出了基于迭代局部搜索的和声搜索算法.该算法在充分利用和声记忆库中信息和提高搜索效率的同时,对于不满足停止准则的新和声采用基于改进kick策略移动的迭代局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有较强的"爬山"能力.针对4个benchmark函数对新算法做了测试,并与粒子群优化算法以及已有的几个算法进行了比较,结果表明该算法跳出局部极值点的能力较强、收敛速度更快、寻优精度较高;最后将新算法应用到焊接梁的优化设计问题中,仿真结果验证了该算法在求解焊接梁最小造价问题时优于原始的和声搜索算法、遗传算法等方法.     

动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先,通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量;其次,通过对种群进行分工,提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力;最后,根据种群进化信息动态调整搜索策略,从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。     

基于凝聚函数的和声搜索算法求解绝对值方程*

绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。在假设矩阵A的奇异值大于1（这里矩阵A的奇异值定义为矩阵ATA特征值的非负平方根）时,给出了求解绝对值方程一个新的光滑化算法。通过引入一种凝聚函数对绝对值方程进行光滑化处理,得到一个非线性方程组;再引入适当的目标函数,进而把绝对值方程化为无约束优化问题,然后利用和声搜索算法对其进行求解。该算法模拟了音乐创作中乐师们凭借自己的记忆,通过反复调整乐队中各乐器的音调,最终达到一个美妙的和声状态的过程。数值结果表明,该算法收敛快,数值稳定性好,是求解绝对     

极大熵和声搜索算法求解多目标优化*

给出了求解多目标优化问题的一个新算法。首先利用极大熵函数,将多目标优化问题转换为一个单目标优化问题;然后利用和声搜索算法对其进行求解,进而得到多目标优化问题的有效解。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现,数值结果表明了该方法是有效的。     

配送中心选址问题的和谐搜索算法

针对一类配送中心选址问题,建立了问题的数学模型,将和谐搜索算法进行改进并对问题进行求解,最后将此算法与最优保存算法(EGA)和遗传算法(GA)进行比较,验证了算法在计算结果方面的精确性和计算时间上的高效性。     

混合自适应引力搜索优化的特征选择方法

特征选择在许多领域具有重要作用,提出一种基于混合自适应引力搜索算法的特征选择方法,在最大化分类精度的同时从数据样本中选出最小特征子集。算法设计两种解更新策略进行组合式搜索,引入群体约简方法,有效地平衡算法的全局搜索和局部收敛能力,同时提出自适应调控参数,减少参数设置对算法性能的影响。在七组真实数据集中的实验结果表明,从分类精度、特征子集大小和运行时间三方面比较,提出的方法优于原始算法和已有相近算法,具有良好的综合性能,是一种有效的特征选择方法。     

基于最速上升算法的超光谱图像波段选择搜索算法*

超光谱遥感数据具有的波段数目多、波段宽度窄、数据量庞大等特点,给图像的进一步解译带来困难。结合超光谱图像波段选择的具体应用,根据波段之间的相关性将整个波段划分为几个子波段,采用最速上升的特征选择搜索算法在各子波段中快速提取最优波段。为了验证本算法的有效性,分别选取JM距离、BH距离以及类内类间离散度作为评价准则,针对一幅200波段的AVIRIS超光谱图像进行分类实验,并将该方法与传统的SFFS算法进行对比。实验结果表明所采用的算法用于特征选择具有搜索能力强、分类精度高的特点,完全可以替代传统的SFFS算法     

基于BtW的和声搜索算法在BP网络优化中的应用

针对和声搜索算法参数影响其优化BP神经网络的性能问题,提出了一种可有效提高BP神经网络收敛速度和准确度的基于BtW参数动态变化的改进和声算法,同时用于BP网络优化。算法根据和声搜索参数的特点,采用以BtW为自变量的非线性函数变换方法,对微调概率PAR和微调幅度BW进行动态调整,利用改进的和声搜索算法对BP神经网络的连接权和偏置值进行优化。实验结果表明,该算法有效改善了和声搜索算法在BP神经网络优化中的性能,提高了BP网络的训练速度和预测的准确度。     

Feature selection method based on multi-fractal dimension and harmony search algorithm and its application

Feature selection is an important method of data preprocessing in data mining. In this paper, a novel feature selection method based on multi-fractal dimension and harmony search algorithm is proposed. Multi-fractal dimension is adopted as the evaluation criterion of feature subset, which can determine the number of selected features. An improved harmony search algorithm is used as the search strategy to improve the efficiency of feature selection. The performance of the proposed method is compared with that of other feature selection algorithms on UCI data-sets. Besides, the proposed method is also used to predict the daily average concentration of PM2.5 in China. Experimental results show that the proposed method can obtain competitive results in terms of both prediction accuracy and the number of selected features.     

基于动态搜索策略的人工蜂群算法

为避免人工蜂群算法陷入早熟,提出一种基于动态搜索策略的人工蜂群算法,新算法改进了人工蜂群算法的搜索策略,将两种不同的搜索策略组合成新的搜索策略,以便动态利用两种不同搜索策略的优点,平衡了算法的局部搜索能力和全局搜索能力。基准函数的仿真实验表明,新算法收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强,适合求解高维复杂的全局优化问题。     

基于遗传禁忌搜索的网格资源选择算法

资源是网格的主体,建立网格的目的就是要管理好的各种网格资源,最大程度地实现资源共享.把网格上的资源和用户请求进行匹配,把合适的可用资源提供给用户使用是网格管理的核心内容.分析了目前常用的资源选择算法,并在此基础上,提出了一种新的算法.该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法的优点,利用禁忌搜索中的禁忌列表来对遗传算法中交换进行有效的限制,避免进入局部搜索.最后通过试验将新算法与遗传算法进行比较.