本文關(guān)鍵詞：全局競爭和聲搜索算法

  更多相關(guān)文章： 和聲搜索算法 競爭搜索機制 自適應(yīng)全局調(diào)整 局部學習策略

【摘要】：提出一種全局競爭和聲搜索(GCHS)算法,給出隨機局部平均和聲和全局平均和聲的概念,建立競爭搜索機制,實現(xiàn)每次迭代產(chǎn)生兩個和聲向量并進行競爭選擇.設(shè)計自適應(yīng)全局調(diào)整和局部學習策略,平衡算法的局部搜索和全局搜索,詳細分析參數(shù)HMS、HMCR和PAR對算法優(yōu)化性能的影響.數(shù)值結(jié)果表明,GCHS算法在精度、收斂速度和魯棒性方面比和聲搜索算法及最近文獻中提出的7種優(yōu)秀改進和聲搜索算法要好.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;沈陽大學信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 和聲搜索算法 競爭搜索機制 自適應(yīng)全局調(diào)整 局部學習策略
【基金】：國家自然科學基金項目(61403174)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 0引言最優(yōu)化是指從所有可能的解中挑選出合理可行的最優(yōu)解,能夠找到最優(yōu)解的方法是最優(yōu)化方法.由于現(xiàn)實生活中,各個領(lǐng)域經(jīng)常碰到時間最少、成本花費最低、風險最小或經(jīng)濟利益最大、質(zhì)量最好、速度最快等復雜問題,這些復雜問題的解決迫切需要有效的優(yōu)化方法.因此,最優(yōu)化方法一

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本文編號：1023100