【摘 要】
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提出一种反向学习全局和声搜索(OLGHS)算法.基于反向学习技术初始化和声记忆库,提高初始和声向量的质量.通过当前最差和声向当前最优和声学习进化,提高算法的全局搜索性能.通
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提出一种反向学习全局和声搜索(OLGHS)算法.基于反向学习技术初始化和声记忆库,提高初始和声向量的质量.通过当前最差和声向当前最优和声学习进化,提高算法的全局搜索性能.通过其它和声向量之间不断回溯交互的随机学习策略,提高算法局部搜索性能.将两种不同学习策略随机交叉动态产生新和声与反向和声二者较优的个体更新和声记忆库,提高算法的搜索性能.将OLGHS算法与其它启发式优化算法,以及目前文献中较优的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明OLGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.
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