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和声搜索算法（HS）
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完整最新版课件
应用与建模
算法改进
参数影响、取值范围
HS算法介绍
01
02
03
04
Contents
目录
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和声（乐理名词）：
两个或两个以上不同的音按一定的法则同时发声而构成的音响组合。
是对音乐家通过反复调整不同乐器音调使之最终达到最优美和声这一过程的模拟。
和声搜索算法（HS）：
2001年 Geem等 新的启发式算法
很强的全局收敛性
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1
旅行商（TSP）问题
2
水管网的优化设计
3
公交路线的设计与优化
4
水库调度、生产调度
和声搜索算法的应用
5
卫星导热管的设计
7
在土坡稳定性分析中的应用
8
PID控制中参数的优化设置
9
聚类分析
6
在非线性马斯京根模型中的应用
10
机器人学、机器学习
11
图像处理
12
人工生命、遗传编程
4
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全局最优解
目标函数
函数自变量值
每次迭代
全局优化问题
最佳状态
评价方式
参与评价的元素 过程单元
类比元素
最优美和声
美学评价
乐器的音调
每次练习
和声搜索算法
和声搜索算法与全局优化问题的类比
5
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Do、Re、Mi、Fa、Sol、La、Si
x1 x2 x3
1、2、3、4、5、
6、7
美学评价
吉他：Do, 贝斯：Re, 萨克斯：Mi
6
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解向量
一个n维自变量的待优化函数，其和声记忆库可表示为：
和声记忆库（HM）
式中，HMS为和声记忆库的大小。
决策变量
目标函数
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1
3
2
初始化算法参数
创造新的和声
初始化记忆库
和声搜索算法的步骤
4
5
更新和声记忆库
检查是否满足结束条件，若不
满足返回步骤3，否则算法结束
8
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初始化算法参数
和声记忆库大小（HMS）
记忆库的取值概率（HMCR）
音调微调概率（PAR）
微调步长（bw）
结束条件（eg. 精度，迭代次数）
优化问题的约束条件
eg. 一个非约束最优化问题
其中，
目标函数
决策变量
解向量
决策变量的取值空间
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初始化和声记忆库
[0~1]区间的随机数
优
差
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