混沌反向学习优化算法：和声搜索的改进

"混沌反向学习和声搜索算法 (2013年) - 混沌扰动策略, 反向学习, 局部最优, 历史信息" 混沌反向学习和声搜索算法（COLHS）是针对传统和声搜索算法（HS）在解决优化问题时容易陷入局部最优的缺陷而提出的一种改进方法。和声搜索算法是受音乐创作过程启发的一种全局优化算法，通过模拟音乐家寻找和谐和弦的过程来寻找问题的最优解。然而，HS算法在搜索过程中可能会过早收敛至局部最优，导致无法找到全局最优。 COLHS算法结合了混沌理论和反向学习策略，以增强算法的探索能力。混沌理论中的Logistic混沌序列被用于扰动当前解决方案，增加了搜索空间的遍历性，有助于跳出局部最优。反向学习则利用了反向策略来扩展搜索范围，这与正向学习形成对比，正向学习通常是在当前最佳解附近进行搜索，而反向学习则在相反方向上寻找可能的解，这种互补的方式有助于打破算法的收敛僵局。 在COLHS算法中，和声记忆库扮演了关键角色。这个库存储了算法运行过程中的优秀解决方案，算法利用这些历史信息定义了更新因子和进化因子，自适应地调整两个重要参数——基音调整概率（PAR）和基音调整步长（BW）。PAR决定了新和弦生成时参考现有和弦的概率，而BW决定了调整幅度。通过动态调整这两个参数，算法能在聚集（保持在优秀解附近）和发散（探索新区域）之间找到平衡，从而避免过早收敛。 实验结果显示，COLHS算法不仅超越了传统的HS算法，而且在与其他8种已知改进的HS算法的比较中也表现出优越性能。这证明了混沌反向学习策略的有效性，使得算法在解决复杂优化问题时具有更好的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。 关键词：混沌反向学习和声搜索算法结合了混沌理论的随机扰动特性以及反向学习的探索机制，旨在克服局部最优困境，提高全局优化效果。通过利用历史信息自适应调整算法参数，它能够更有效地在不同搜索阶段平衡探索与开发，从而在实际应用中展现出较高的优化效率。