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融合局部搜索的和声搜索算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2017年第6期38卷 1541-1546页; 作者：朱凡刘建生谢亮亮江西理工大学理学院江西赣州341000; 针对和声搜索算法存在易陷入局部最优,导致提早收敛的缺点,提出一种融合局部搜索的和声搜索(LSHS)算法。将最优和声向量与在种群中随机选择的两个和声向量进行线性组合,生成一个新和声,扩大局部搜索区域,维持算法多样性,提高算法收敛速...; 针对和声搜索算法存在易陷入局部最优,导致提早收敛的缺点,提出一种融合局部搜索的和声搜索(LSHS)算法。将最优和声向量与在种群中随机选择的两个和声向量进行线性组合,生成一个新和声,扩大局部搜索区域,维持算法多样性,提高算法收敛速度。用9个标准测试函数对所提算法与HS和GHS算法进行实验比较,实验结果表明,LSHS算法的结果更优,性能更好。; 来源：详细信息评论

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