1、混合和声搜索算法中搜索算子的性能量化：突破优化困境

混合和声搜索算法中搜索算子的性能量化：突破优化困境

1. 优化问题与元启发式算法概述

优化问题一直是众多研究者努力攻克的难题。元启发式算法应运而生，成为解决各类数学和工程优化问题的有效途径。这类算法被广泛应用于数学、经济学和工程等多个领域。然而，不同的元启发式算法在解决问题时表现差异显著，具体取决于问题的特性。

以往的研究主要通过开发新算法、改进搜索算子以及设置自适应参数等方式，来缩小不同优化问题之间的性能差距。但这些研究大多只关注提升每个问题类别的算法性能，缺乏对算子性能的定量评估。因此，有必要提出一个定量评估框架，以解决“没有免费午餐”问题，即不存在一种算法能在所有问题上都表现出色。

2. 元启发式算法介绍

元启发式算法通过模仿自然或人工现象来解决优化问题，每个算法都有表达这些现象的算子。这些算法的开发基于全局搜索（探索整个可行解区域）和局部搜索（深入探索最优解附近的特定区域）两种规则的算子组合。
- 遗传算法（GA） ：
- 原理 ：模拟自然选择过程。
- 操作步骤 ：
1. 创建由二进制基因组成的染色体，初始种群称为父代。
2. 通过轮盘赌选择、锦标赛选择等方式，挑选具有更好适应度值的染色体。
3. 选中的染色体以高概率进行交叉操作。
4. 进行变异操作以寻找最优解。
- 和声搜索算法（HSA） ：
- 原理 ：受爵士乐手寻找最佳和声的过程启发。
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