学习型和声搜索算法及其在0 1 背包问题中的应用
<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>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
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