MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】和声搜索算法-HS（附MATLAB、Java和Python代码）

目录

前言

算法原理

几个相关概念

算法思想

启发

和声记忆库（HM）

创作新的和声

音调调节

和声记忆库更新

算法步骤

 算法流程图

 优缺点

应用案例 

基于matlab和声搜索算法图像多级阈值分割

问题描述

基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法思想

 基于和声搜索算法的图像阈值寻优算法流程

仿真代码

 代码实现

Python

MATLAB

Java

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前言

    和声搜索(Harmony search，HS)算法是韩国学者Geem Z W等人提出的一种新颖的智能优化算法。算法模拟了音乐创作中乐师们凭借自己的记忆, 通过反复调整乐队中各乐器的音调，最终达到一个美妙的和声状态的过程。HS 算法将乐器声调的和声类比于优化问题的解向量，评价即是各对应的目标函数值。

算法原理

几个相关概念

 1、和声库大小（ Harmony memory Size，HMS）：因为每个乐器演奏的音乐具有一定的范围，我们可以通过每个乐器的音乐演奏范围来构造一个解空间，然后通过这个解空间来随机产生一个和声记忆库，所以我们需要先为这个和声记忆库指定一个大小。

2、记忆库取值概率（Harmony memory considering rate, HMCR）：每次我们需要通过一定的概率来从这个和声记忆库中取一组和声