和聲搜索算法在函數(shù)優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究.pdf

1、優(yōu)化是一種以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ),用于求解各種實際問題的應(yīng)用技術(shù),其目的是對一個給定問題,從眾多方案中選擇出一個最優(yōu)方案。在實際工程中,許多問題屬于多目標、非線性,甚至更復(fù)雜的問題。經(jīng)典優(yōu)化算法很難在有效時間內(nèi)解決這類問題,智能優(yōu)化方法是解決這類問題的有效途徑之一。
　　 和聲搜索(Harmony Search,HS)算法是一種新穎的智能優(yōu)化算法,源于音樂創(chuàng)作。在音樂演奏中,樂師們憑借自己的記憶,通過反復(fù)調(diào)整樂隊中各樂器的音調(diào),最終達到一

2、個美妙的和聲狀態(tài)。目前,HS已經(jīng)成為了智能優(yōu)化算法的一個熱門研究領(lǐng)域,本文針對HS算法在函數(shù)優(yōu)化問題中的應(yīng)用進行了如下幾方面研究:
　　 綜述了HS算法。依次給出了算法的起源,原理,基本步驟,算法分析,最后綜述了算法的國內(nèi)外研究情況,為后續(xù)研究打下理論基礎(chǔ)。
　　 提出了改進的和聲搜索算法。為了提高和聲搜索算法的有效性,提出了基于動態(tài)和聲記憶庫的改進和聲搜索算法。對新算法做了benchmark函數(shù)測試,結(jié)果驗證了新算法的

3、有效性。
　　 提出了基于迭代局部搜索的和聲搜索算法。該算法在充分利用和聲記憶庫中信息和提高搜索效率的同時,對于不滿足停止準則的新和聲采用基于改進kick策略移動的迭代局部搜索算法進行尋優(yōu),從而使新算法具有較強的“爬山”能力。針對四個benchmark函數(shù)對新算法做了測試,并與粒子群優(yōu)化算法以及已有的幾個算法進行了比較,結(jié)果表明該算法跳出局部極值點的能力較強、收斂速度更快、尋優(yōu)精度較高;最后將新算法應(yīng)用到焊接梁的優(yōu)化設(shè)計、彈簧質(zhì)