自适应和声粒子群搜索算法
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东北大学信息科学与工程学院

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高立群

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Adaptive harmony PSO search algorithm
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    摘要:

    针对现有改进和声搜索算法(IHS) 的不足,提出一种自适应和声粒子群搜索算法(AHSPSO). 首先对和声记
    忆库中每个变量用粒子群算法寻优, 再利用自适应参数PAR和bw 调节来提高对多维问题的搜索效率. 利用5 个标准
    的优化算法测试函数对AHSPSO 算法进行测试, 并与IHS, PSO 和SA 算法进行对比, 仿真结果表明了AHSPSO 算法
    具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力.

    Abstract:

    For the purpose of avoiding the disadvantage of improved harmony search (IHS) algorithm, an adaptive harmony
    search-particle swarm optimization (AHSPSO) algorithm is presented. In the harmony memory of AHSPSO, every variable
    is updated by using the PSO algorithm, then adjusted by adaptive parameters PAR and bw. So this algorithm can improve the
    search efficiency of multidimension problems. Finally, the proposed AHSPSO algorithm is tested and contrasted with IHS,
    PSO, and SA. The test results show the favorable abilities of accuracy and escaping local minimums.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

高立群.自适应和声粒子群搜索算法[J].控制与决策,2010,25(7):1101-1104

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  • 收稿日期:2009-07-06
  • 最后修改日期:2009-09-11
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  • 在线发布日期: 2010-07-20
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