HHO 算法python代码

HHO算法，全称Hybrid Harmony Search（混合和谐搜索），是一种优化算法，结合了遗传算法和粒子群优化的特点。它通常用于解决复杂的全局优化问题。以下是一个简单的HHO算法的Python代码框架示例：

import numpy as np

class HHO:
    def __init__(self, problem_dim, harmony_memory_size, pitch_adjustment_rate):
        self.problem_dim = problem_dim
        self.HMS = harmony_memory_size
        self.PAR = pitch_adjustment_rate
        # 初始化其他参数

    def initialize(self):
        self.hms = np.random.rand(self.HMS, self.problem_dim)
        self.current_solution = None

    def create_harmony(self):
        # 生成新的音符，可能涉及随机调整、学习记忆等步骤
        ...

    def pitch_adjustment(self):
        # 音高调整操作
        ...

    def harmony_memory_update(self):
        # 更新记忆库和当前解决方案
        ...

    def run(self, iterations):
        for _ in range(iterations):
            new_note = self.create_harmony()
            ... (评估新解并更新策略)
        return self.current_solution

# 示例用法
hho = HHO(10, 50, 0.9)
hho.initialize()
best_solution = hho.run(1000)

请注意，这只是一个基本的框架，实际的HHO算法会更复杂，包括更多细节如适应度函数计算、邻域结构的选择等。如果你需要详细的代码实现，建议查阅相关的研究论文或者开源库。