和声搜索算法——Matlab代码

最新推荐文章于 2024-05-02 02:29:25 发布

会飞的鸡，

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文章标签： matlab 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q7719/article/details/120659506

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本文介绍了一种经典和声搜索算法在Matlab中的实现，探讨了参数设置对算法性能的影响。通过实证研究，展示了如何通过自适应参数调整加速算法向最优解收敛。关键步骤包括设置固定参数、迭代更新和记忆库管理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

和声搜索算法是一种智能优化算法，用于求目标的最值。算法的简介和具体原理见链接如下：

https://blog.youkuaiyun.com/u013236946/article/details/72722455

这里用Matlab简单实现一下经典的和声搜索算法。测试函数是一个曲面，该曲面在变量空间内只有一个极值点也就是在[0,0]处，曲面值最小取0。曲面函数为： $Z=X^2+Y^2$ ，曲面的图像如下：

Matlab代码如下：

clear
clc

%% 设置参数，初始化
N=3;   %和声记忆库的大小HMS
dim=2;  %乐队的成员数
hmcr=0.95;  %从和声库拿出一个和声的概率
par=0.1; %对拿出的和声进行微调的概率
bw=1;  %微调的幅度
Tmax=1000;   %迭代的最大次数
ub=10; %边界上限
lb=-10; %边界下限
a=[-1,1];

% 设置函数
f=@(x) sum(x.^2);

x=lb+rand(N,dim).*(ub-lb);  %初始化和声记忆库

for i = 1:N
    fitness_x(i) = f(x(i,:));   %计算记忆库中和声的适应度值
end
[best_fitness,index] = min(fitness_x); % 求出初始状态下的最优适应度；
best_fitness(1)=best_fitness;
best_x(1,:) = x(index,:);             % 最优和声；


%% 迭代更新
for i=1:Tmax
    for j=1:dim   
        r1=rand;
        if r1<hmcr  %从和声记忆库中选取一个和声
            x_new(j)=x(floor(rand*(N-1))+1,j);
            r2=rand;
            if r2<par     %对从和声记忆库中选的和声进行微调
                x_new(j)=x_new(j)+a(round(rand)+1)*rand*bw;
                %  边界判断
                ub_flag=x_new(j)>ub;
                lb_flag=x_new(j)<lb;
                x_new(j)=(x_new(j).*(~(ub_flag+lb_flag)))+ub.*ub_flag+lb.*lb_flag;
            end
        else   %在变量空间内随机生成一个新和声
            x_new(j)=lb+rand.*(ub-lb);
        end
    end
    fitness_x_new=f(x_new);    %评估新和声的适应度值
    [x_worst,I]=max(fitness_x);   %找出当前记忆库最差的和声
    if fitness_x_new<x_worst     %如果新和声的值比记忆库最差的和声要好，更新记忆库
        x(I,:)=x_new;
    end
    for j = 1:N     %重新计算记忆库中的和声值
        fitness_x(j) = f(x(j,:));
    end
    [best_fitness(i+1),index]=min(fitness_x);   %找出记忆库中最好的和声
    best_x(i+1,:)=x(index,:);
end
%% 输出
display(['最优值是:',num2str(best_fitness(end)),'最优和声:',num2str(best_x(end,:))]);
figure(1)
plot(best_fitness);
figure(2)
[X,Y]=meshgrid(-10:0.1:10);
Z=X.^2+Y.^2;
mesh(X,Y,Z);
hold on
scatter(best_x(:,1),best_x(:,2),'filled')

结果如下：