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LAHS:一种新的基于学习自动机的和声搜索算法。(英语) Zbl公司 1344.68186
摘要:本研究提出了一种基于学习自动机的协调搜索(LAHS)来求解连续问题的无约束优化问题。和声搜索(HS)算法的性能很大程度上取决于其参数的微调,包括和声考虑率(HMCR)、基音调整率(PAR)和带宽(bw)。受音乐即兴创作过程中即时反应的启发,HS采用学习能力根据自发反应选择这些参数。对几种常用的测试函数进行了大量的数值研究,并与HS算法及其主要变体(改进的和声搜索、全局最佳和谐搜索和自适应全局最佳和谐搜索)进行了比较。数值结果表明,LAHS算法比现有的HS算法更有效地寻找最优解。

理学硕士:
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
68Q45号 形式语言与自动机
68吨20 人工智能环境下的问题解决(启发式、搜索策略等)
软件:
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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