文献类型：期刊文章

作　　者：李若平[1] 欧阳海滨[1] 高立群[1] 邹德旋[2]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819 [2]徐州师范大学电气工程及自动化学院,江苏徐州221116

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(60674021)

年　　份：2013

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：205-210

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20131416161828)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对现有和声搜索算法存在的不足,提出一种学习型和声搜索算法(LHS).根据目标函数值的变化,自适应调整和声记忆考虑概率(HMCR);引入学习机制,加快算法的搜索速度;动态调节基音调整概率(PAR),增强算法的全局搜索能力.对16个标准函数的测试结果表明,所提出的LHS算法与其他4种和声搜索算法相比具有较好的效果.最后将改进算法应用于10个0-1背包问题和1个经典的50维背包实例,实验结果表明LHS算法优于其他算法.

关 键 词：和声搜索算法 自适应 学习策略  搜索速度 0-1背包问题  

分 类 号：TP273]