和声搜索算法的研究及其应用

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1、⋯∽nconto胛跏⋯愉⋯啦⋯g泌嬲万方数据ResearchandApplicationofHarmonySearchAlgorithmByOuYangHaiBinSupervisor：ProfessorGaoLiqunNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：】良’

2、日每痪日期：。徊lt算步A≯≯目学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年∥学位论文作者签名：跌j噶熹导师签名：』芝—1签字日期：抛J吁‘玛≥≯日签字日期：)夕’坪，日≯二日一I一万方数据东北大学硕士学位论文摘要和声搜索算法的研究及其应用摘要随着计算机科学技术的发展，许多模拟自然现象的智能优化算法逐

3、渐取代传统的数值优化方法，成为解决复杂实际优化问题的主要方法。对于传统数值优化算法的计算缺点，如求解复杂的导数或梯度、对初始值的敏感，智能优化算法能够很好地克服并且能够快速地寻找出较好的解。和声搜索算法是新近提出的一种全局智能优化算法。本文对和声搜索算法进行了总结、分析、改进和应用研究。首次系统全面的总结了最近几年和声搜索算法的研究现状。从算法的优化性能改进研究和算法的应用研究这两个大方向对和声搜索算法进行了综述。算法的优化性能改进研究分析了算法参数的设置、创新算子的设计以及与其它智能算法的融合。算法的应用研究集中于具有代表性应用领域包括工程优化问题、电力系统经济调度问题

4、、信息网络优化和神经网络训练、多目标优化和离散优化应用以及其它应用领域。提出了一种学习型和声搜索算法(LHS)，该算法自适应设置参数HMCR以及动态调节PAR，修正了HS算法对参数敏感的不足；融合差分学习操作，增加种群的多样性，增强算法的全局搜索能力。通过大量的数值测试实验，结果表明，LHS算法比基本HS算法以及两种改进的HS算法要好。LHS算法从整体上提高了和声搜索算法的寻优精度。另外，通过实验分析了参数对LHS算法优化性能的影响，进一步探索了LHS算法的优化潜力。将LHS算法应用于O．1背包问题。文中选取了经典的10个O．1背包问题，以及10个大维数0．1背包实例，通

5、过仿真测试，结果表明LHS算法所取得的结果要优于其它算法。为了进一步研究LHS算法对于解决0．1背包问题的有效性，本文针对参数对LHS算法优化性能的影响进行了分析，表明参数在一定程度上能够促使LHS算法快速寻找到全局最优解。关键词：智能优化算法；和声搜索算法；学习型和声搜索算法；优化潜力；0．1背包问题一II—万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchandApplicationofHarmonySearchAlgorithm—AbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnologyofthecomputer,tr

6、aditionalnumericalmethodsarcreplacedbymanyintelligenceoptimizationalgorithmsgradually,andintelligenceoptimizationalgorithmsimitatenaturalphenomenaandbecomethemainmethodsforsolvingcomplexreal—wordoptimizationproblems．Intelligentoptimizationalgorithmisabletoovercomethecomputationaldrawbacko

7、ftraditionalnumericalmethodssuchascomputingcomplexderivativeorgradientandsensitivetotheinitialvalue，anditquicklyfindsabettersolution．Recently,aglobalintelligentoptimizationalgorithmwasproposedandnamedharmonysearch(HS)algorithm．Inthispaper,theharmonysearchalgorithmis