全局交叉修正和声搜索算法：优化潜力提升

"带有全局交叉的修正和声搜索算法 (2014年)" 这篇论文介绍了一种名为“带有全局交叉的修正和声搜索算法”（MHSgc），旨在提升传统和声搜索算法（Harmony Search Algorithm, HS）的全局搜索性能。和声搜索算法是一种优化方法，模拟音乐创作过程来寻找问题的最优解。在传统的和声搜索中，算法通过随机改变"基音"（即解决方案的某些参数）来探索解空间，这可能导致算法陷入局部最优。 MHSgc算法通过以下方式改进了这一过程： 1. 多和声记忆库：MHSgc采用了多个和声记忆库，这些库中的和声（解）可以协同工作，增强了算法的多样性。这种方法提高了种群的多样性，避免了过度依赖单一的解决方案。 2. 邻域学习策略：算法引入了邻域学习策略来调整和声，取代了传统的基音调整。这种策略允许算法根据附近和声的信息进行学习和改进，增强了算法的局部探索能力。 3. 全局交叉操作：论文提出了一个新的全局交叉操作，它被整合到MHSgc算法中。全局交叉操作有助于打破局部最优的限制，促进算法在更大范围内的搜索，从而提高全局优化性能。 通过在几个标准测试函数上的实验仿真，MHSgc算法的性能优于报告中的8种其他智能算法，包括HS、IHS、GHS、NGHS、EHS、ITHS、MPSO和RMDE。这些结果证明了MHSgc算法在解决优化问题时具有更好的潜力和优势。 论文的作者包括王皓、高立群、欧阳海滨和秦威，分别来自东北大学信息科学与工程学院和中国航天空气动力技术研究院。该研究得到了国家自然科学基金和辽宁省科技厅博士科研启动基金的支持。 关键词：和声搜索算法、多和声记忆库、邻域学习、全局交叉、优化 这篇论文的研究成果对于理解和改进优化算法，特别是和声搜索算法的性能有着重要的贡献，对于需要全局优化的复杂问题，如工程设计、数据分析等领域，提供了新的工具和思路。