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摘要
由于传统和声搜索算法每次迭代只生成一个和声向量,因此搜索能力受到限制。针对这一问题,提出一种改进的和声搜索算法。在改进的方法中,每次迭代首先生成与种群规模相同的和声向量,然后放入和声记忆库中并按适应度从高到低排序,最后取前一半个体进入下一代种群。实验结果表明,改进算法不仅在相同迭代步数下明显优于原算法,而且在相同运行时间下也明显优于原算法,从而揭示出该算法能有效地提取种群中的优良个体特征,获得满意的优化结果。
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单位解放军第302医院; 东北石油大学
