论文摘要
禁忌搜索算法是一种新兴的智能优化算法,是对人类智力过程的一种模拟,是对局部邻域搜索的一种扩展.禁忌搜索算法在组合优化问题中得到了广泛应用,特别是在一些复杂组合优化问题上取得了显著的成果.初始解是影响禁忌搜索算法性能的一个重要因素.好的初始解能使算法快速获得最优解.和声是乐器按一定的规则同时发声而构成的一种音调组合.本文利用和声调谐原理给出和声搜索策略,它具有很强的产生新解的能力,每次搜索都将产生多个较优解,并以较优解替代劣解进行下次搜索,保证产生优质解.和声搜索将产生问题的一个初始解集合,因此和声策略具有明显的并行搜索特性,保证搜索的集中性和多样性,确保全局最优.本文结合禁忌搜索算法与和声策略的特点,提出一种基于和声策略的禁忌搜索算法.新算法基于和声策略构造较优多初始解,进行多初始解禁忌搜索,解决以往算法只从一个初始解出发进行搜索易陷入局部最优问题.同时本文给出证明,新算法收敛.本文算法的实验仿真结果很好,能够达到或极其接近目前公布的最优结果.与GTTS算法及目前公认最好的TIS算法比较,优于前者,不劣于后者,表明新算法有实效.
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