提升全局优化的‘文化和声’：曹萃文等人关于约束问题研究

本文主要探讨了"基于文化和声搜索算法的约束优化问题研究"这一主题，由曹萃文、汪丽娜和高敏三位作者共同完成。研究背景是为了解决和声搜索算法在全球搜索能力上的局限性，他们提出了一个创新的CAHS（Cultural Algorithm based Harmony Search）算法。CAHS算法借鉴了文化算法的双层进化结构，即在上层信念空间和下层种群空间之间进行协同工作。 在下层种群空间中，和声搜索算法被融入文化算法，使其能够更深入地探索潜在解决方案。和声记忆库在这一过程中起到了关键作用，它存储了过去搜索中的优秀和声，这些信息被用来微调种群空间中较差的和声，从而引导种群朝着更好的解进行进化。这种设计旨在增强算法的全局寻优能力，使得算法能够处理复杂的约束优化问题。 上层信念空间通过分析和声记忆库，提取出其中蕴含的进化策略和知识，进一步优化种群的适应度，从而提高整体搜索效率。这种方法不仅增加了和声记忆库的多样性，还提升了算法在面对多目标优化或受到约束条件限制的问题时的表现。 文章指出，通过仿真实验验证了CAHS算法在多个典型约束函数上的优化性能，结果显示该算法具有出色的优化效果。这表明其在实际工程应用中具有广泛潜力，尤其是在需要解决约束优化问题的领域，如生产计划、工业过程控制与优化等方面。 作者曹萃文博士，作为华东理工大学自动化研究所的研究人员，她的研究方向包括生产计划与生产调度、工业过程建模、控制与优化以及控制理论与应用。她的邮箱地址为caocuiwen@ecust.edu.cn，这表明她在此领域的专业素养和对该研究的贡献。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种文化和声搜索算法的结合体，通过文化和声搜索的巧妙融合，提升了解决约束优化问题的能力，对于优化技术的发展具有重要意义。