MATLAB实现的改进和声搜索算法优化工具

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了改进和声搜索算法（IHS），通过动态调整带宽参数与音调调整概率，显著提升传统算法的收敛性能，适用于连续优化问题的快速求解。

详 情 说 明

基于MATLAB的改进和声搜索算法实现与优化分析

项目介绍

本项目实现了一种改进的和声搜索算法（Improved Harmony Search, IHS），专门用于解决连续优化问题。该算法通过引入动态参数调整机制，显著提升了传统和声搜索算法的收敛性能和全局探索能力。项目提供了完整的算法实现、参数配置接口以及性能分析工具。

功能特性

• 动态参数调整：采用自适应策略实时调整带宽参数（bw）和音调调整概率（PAR）
• 精英保留机制：确保最优解在迭代过程中得到保留和传承
• 多维度测试验证：支持不同维度的标准测试函数性能评估
• 收敛分析：实时记录和展示算法收敛过程
• 完整运行统计：提供运行时间、参数变化等详细数据记录

使用方法

基本调用格式

[best_solution, best_fitness, convergence_curve] = main(objective_function, dim, lb, ub, HMS, max_iter, bw0, PAR0, HMCR)

参数说明

输入参数：

• objective_function：目标函数句柄（需要优化的数学函数）
• dim：变量维度（决策变量的数量）
• lb, ub：搜索空间边界（每个变量的上下限范围）
• HMS：和声记忆库大小
• max_iter：最大迭代次数
• bw0：初始带宽参数
• PAR0：初始音调调整概率
• HMCR：和声记忆库考虑率

输出结果：

• best_solution：找到的最优解向量
• best_fitness：最优适应度值
• convergence_curve：收敛曲线数据
• 运行时间统计、参数调整记录、和声记忆库最终状态

使用示例

% 定义测试函数（Sphere函数） fitness_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置参数 dim = 10; lb = -5.12 * ones(1, dim); ub = 5.12 * ones(1, dim); HMS = 30; max_iter = 1000; bw0 = 0.5; PAR0 = 0.35; HMCR = 0.9;

% 运行算法 [sol, fit, curve] = main(fitness_func, dim, lb, ub, HMS, max_iter, bw0, PAR0, HMCR);

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本
• 支持基本的数学运算和绘图功能
• 推荐内存：4GB 或以上（针对高维优化问题）

文件说明

主程序文件实现了改进和声搜索算法的核心框架，包含完整的优化流程控制。具体功能涵盖算法参数初始化、和声记忆库的建立与管理、新和声的生成与评估机制、动态参数自适应调整策略、最优解追踪与更新逻辑、收敛性能记录与分析，以及最终结果的输出与展示。该文件通过模块化设计将各个算法组件有机结合，确保算法的高效执行和结果的可重现性。