为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.
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