自适应和声粒子群搜索算法  

Adaptive harmony PSO search algorithm

作　　者：高立群[1] 葛延峰[1,2] 孔芝[1] 邹德旋[1] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819 [2]辽宁省电力有限公司,沈阳110014

出　　处：《控制与决策》2010年第7期1101-1104,共4页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(60874024)

摘　　要：针对现有改进和声搜索算法(IHS)的不足,提出一种自适应和声粒子群搜索算法(AHSPSO).首先对和声记忆库中每个变量用粒子群算法寻优,再利用自适应参数PAR和bw调节来提高对多维问题的搜索效率.利用5个标准的优化算法测试函数对AHSPSO算法进行测试,并与IHS,PSO和SA算法进行对比,仿真结果表明了AHSPSO算法具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力.For the purpose of avoiding the disadvantage of improved harmony search （IHS） algorithm,an adaptive harmony search-particle swarm optimization （AHSPSO） algorithm is presented. In the harmony memory of AHSPSO,every variable is updated by using the PSO algorithm,then adjusted by adaptive parameters PAR and bw. So this algorithm can improve the search efficiency of multidimension problems. Finally,the proposed AHSPSO algorithm is tested and contrasted with IHS,PSO,and SA. The test results show the favorable abilities of accuracy and escaping local minimums.

关 键 词：和声算法 粒子群算法 自适应搜索 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]