【摘 要】
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为改善和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种混沌反向学习和声搜索（COLHS）算法.基于聚集和发散思想,对算法陷入局部最优和停滞状态进行初步预判断,并根据预判断的结果
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,天津医科大学医学影像学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（81000639）
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为改善和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种混沌反向学习和声搜索（COLHS）算法.基于聚集和发散思想,对算法陷入局部最优和停滞状态进行初步预判断,并根据预判断的结果融合混沌扰动策略和反向学习,利用了logistic混沌序列的遍历性和反向学习的空间可扩展性.此外,利用和声记忆库的历史信息定义更新因子和进化因子,自适应地调整参数基音调整概率（PAR）和基音调整步长（BW）,平衡算法的聚集和发散.数值结果表明,COLHS算法优于HS算法及最近文献报道的8种改进的HS算法.
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