【摘 要】
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针对改进和声搜索算法(IHS)存在的不足,提出了自适应和声搜索算法(AHS).该算法利用和声库中变量函数的最大差值来调节PAR和bw,从而提高了对多维问题的搜索效率.利用5个标准测
【机 构】
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东北大学秦皇岛分校,东北大学信息科学与工程学院,
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针对改进和声搜索算法(IHS)存在的不足,提出了自适应和声搜索算法(AHS).该算法利用和声库中变量函数的最大差值来调节PAR和bw,从而提高了对多维问题的搜索效率.利用5个标准测试函数对AHS算法进行测试,并应用于粗糙集的属性约简中.仿真结果表明了该算法的有效性和实用性.
In order to overcome the shortcomings of the improved harmony search algorithm (IHS), an adaptive harmony search algorithm (AHS) is proposed, which adjusts PAR and bw by using the maximum difference of the variable functions in the harmony library, so as to improve the multidimensional problem The efficiency of search is tested.The AHS algorithm is tested with five standard test functions and applied to the attribute reduction of rough sets.The simulation results show the effectiveness and practicability of the algorithm.
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