基于圆形信赖域的改进和声搜索算法.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001．90812015—04。1O计算机应用，2015，35(4)：1049—1056CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．ca文章编号：1001—9081(2015)04-1049-08doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2015．04．1049基于圆形信赖域的改进和声搜索算法刘乐(济南大学管理学院，济南250002)(通信作者电子邮箱sm_liul@ujn．edu．CB)摘要：针对标

2、准和声搜索(HS)算法易陷入局部最优、收敛精度不高的不足，提出了一种基于圆形信赖域(CTR)的新型和声搜索算法——cTRHs。该算法运用逐双音调一次性产生方式，在记忆思考环节交互式地采取面向圆形信赖域的集约化思考操作，在双音调微调环节利用当前和声记忆库中的最好或最差和声来确定微调带宽，并且以新生成和声直接替换当前和声记忆库中最差和声来实现和声记忆库的更新。通过在9种标准测试函数上对CTRHS算法进行实验验证和算法性能对比，结果表明CTRHS算法在解质量、收敛性能上优于文献中已报道的7种HS改进算

3、法，且当和声记忆库规模(HMS)、和声记忆库思考率(HMCR)分别取5和0．99时，它能表现出更佳的全局优化性能。关键词：和声搜索；和声记忆库；记忆思考；音调微调；信赖域中图分类号：TP301．6文献标志码：AImprovedharmonysearchalgorithmbasedoncirculartrustregionLIULe(SchoolofManagement，Universityof．~nan，MnShandong250002，China)Abstract：Concerningthed

4、rawbacksoftrappinginlocaloptimalsolutionsandlowconvergenceaccuracyofstandardHarmonySearch(HS)algorithm，anewharmonysearchalgorithmbasedonCircularTrustRegion(CTR)，namedasCTRHS，wasproposed．CTRHSadoptedtheone-ofgenerationmodeoftwopitches．Intensiveconside

5、rationswithinthecirculartrustregionwereinteractivelyconductedinitsmemoryconsideringprocess．AdjustmentbandwidthwasdeterminedbymeansofthebestorworstharmonyvectorofcurrentHarmonyMemory(HM)duringtheadjustingprocessofdoublepitches．TheupdateofHMwasachieved

6、byreplacingtheworstharmonyincurrentHMwiththenewlygeneratedharmony．Computationalexperimentswereconductedupon9benchmarkfunctionstovalidatetheperformanceofCTRHS．Asdemonstratedintheresults，CTRHSoutperformsother7reportedHSvariantsintermsofsolutionqualitya

7、ndconvergenceefficiency．Moreover，whentheparametersofHarmonyMemorySize(HMS)andHarmonyMemoryConsideringRate(HMCR)arerespectivelyequalto5and0．99。ithasbetterperformanceinsearchingtheglobaloptimalsolutions．Keywords：HarmonySearch(HS)；harmonymemory；memoryco

8、nsideration；pitchadjustment；trustregion的改进思路大致分为三类：一是以标准HS算法为基本框架0引言改进算法中参数的设置方式，如较早提出的改进和声搜索和声搜索(HarmonySearch，HS)算法由Geem等于2001(ImprovedHarmonySearch，IHS)算法“，根据HM的变化情年最早提出⋯，是一种基于群体、受行为启发的智能优化技况而自动调整参数值的自适应和声搜索(Self-Adaptive术。它的寻优思想源于现实中的乐队即兴创作过程(Mus