多子群混合和声搜索算法.pdf

第３６卷第２期 东 北 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ） Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．２
２０１５年 ２月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｍ等［１］于 ２００１年提出．ＨＳ算 索算法（ＧＤＨＳ）［５］等．虽然这些算法提高了 ＨＳ
法模拟即兴创作过程，具有机制简单、随机性强、 算法的优化性能，但仍存在着搜索盲目、易陷入局
全局优化效果好的特点．通过近十几年的研究， 部最优、多样性差的缺陷．
ＨＳ算法及其改进算法已被成功地应用到许多实 子种群的思想在粒子群算法和差分进化算法
际优化问题中．至今，学者们对 ＨＳ算法的研究主 中都得到了很好的应用，其突出的特点是能够有
要通过参数的有效调整，优化机制策略的改进以 效增强种群的多样性，提高算法逃逸局部最优的
及与其他智能算法的融合这三种途径．一些改进 能力．为了克服 ＨＳ算法的不足，进一步增强 ＨＳ
的和声搜索算法逐渐被提出，例如改进和声搜索 算法的寻优能力，本文提出了一种多子群混合和
算法（ＩＨＳ）［２］，探索和声搜索算法（ＥＨＳ）［３］，新颖 声搜索（ＭＨＨＳ）算法．该算法引入子种群的思想，
收稿日期：２０１４－０１－０８
基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１２７３１５５）．
作者简介：夏红刚（１９８０－），男，辽宁沈阳人，东北大学博士研究生，沈阳大学讲师；高立群（１９４９－），男，辽宁沈阳人，东北大学教
授，博士生导师．