动态参数控制的改进和谐搜索算法在连续优化问题中的应用

"这篇研究论文提出了一种改进的和谐搜索算法，用于解决连续优化问题。在该算法中，引入了一种消除原则，从和谐记忆中选择时，更优的适应度和谐将有更多机会被选中以生成新的和谐。两个关键控制参数——音高调整率（PAR）和带宽距离（bw）动态调整，以利于搜索过程早期的探索和后期的开发。" 在优化领域，和谐搜索算法是一种启发式全局优化方法，受到音乐创作过程中寻找和谐音调的启发。传统的和谐搜索算法通过模拟音乐家寻找和谐音的过程来寻找问题的最优解。然而，原始算法在处理复杂连续优化问题时可能面临收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。 这篇论文提出的改进策略着重于算法的控制参数动态调整，以改善算法性能。首先，引入了消除原则，这是一种选择策略，它倾向于保留和利用具有更好适应度的解决方案，从而提高搜索效率和解决方案质量。这种方法有助于避免早熟收敛，确保算法能够找到全局最优解，而不是局部最优解。 其次，动态调整的关键控制参数PAR和bw是优化过程中的重要因素。PAR决定了在生成新和谐时对现有和谐的偏离程度，而bw则影响搜索空间的宽度。在优化初期，通过增加PAR和减小bw，算法能够进行广泛的探索，发现更多可能的解空间。而在优化后期，降低PAR并增大bw，则有利于算法聚焦在已知的优秀解附近，进行精细化的开发，从而提高最终解的精度。 此外，这种动态调整策略可以适应不同复杂度的优化问题，使得算法在保证搜索效率的同时，能够更好地平衡全局搜索与局部开发之间的关系。通过这些改进，该算法有望在解决实际工程问题和理论研究中的连续优化挑战时表现出优越的性能。 这篇研究论文为优化领域提供了一个改进的和谐搜索算法，其核心在于动态控制参数和消除原则的应用，以实现更高效的全局优化。这对于解决那些传统算法难以应对的复杂优化问题具有重要的理论和实践价值。