MATLAB改进和谐搜索算法优化工具包

资 源 简 介

本项目实现了一种改进版和谐搜索算法，通过模拟音乐创作中的和谐调整过程，高效解决复杂优化问题。算法提升了搜索效率与收敛精度，适用于多维度工程优化场景，提供简洁易用的MATLAB接口。

详 情 说 明

基于改进和谐搜索算法的MATLAB优化工具包

项目介绍

本项目实现了一种改进版本的和谐搜索算法，专门用于解决复杂优化问题。该算法模拟音乐创作中乐师们调整音调以达到完美和谐状态的过程，通过和谐记忆库初始化与动态更新、音调调整概率与带宽自适应控制等策略，实现了多维度目标函数的全局优化。改进后的算法显著提升了搜索效率与收敛精度，适用于工程优化、参数调优等多种实际应用场景。

功能特性

• 改进的和谐搜索算法：采用精英保留与局部搜索混合优化技术，增强全局探索和局部开发能力
• 自适应参数控制：音调调整概率与带宽根据搜索进程动态调整，提高收敛效率
• 高效的优化性能：在处理高维复杂优化问题时表现出优异的收敛精度和计算效率
• 完整的输出信息：提供最优解、适应度值、收敛曲线及详细的运行统计信息
• 用户友好接口：简洁的输入参数设置，便于快速上手和集成使用

使用方法

基本调用格式

% 设置优化问题参数 objective_func = @(x) sum(x.^2); % 目标函数（示例为Sphere函数） dim = 10; % 决策变量维度 lb = -5.12 * ones(1, dim); % 变量下界 ub = 5.12 * ones(1, dim); % 变量上界

% 设置算法参数 params.HMS = 30; % 和谐记忆库大小 params.HMCR = 0.95; % 和声考虑率 params.PAR = 0.3; % 音调调整率 params.bw = 0.2; % 带宽初始值 params.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 params.tol = 1e-6; % 收敛精度阈值

% 执行优化 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, stats] = main(objective_func, dim, lb, ub, params);

输出结果说明

• best_solution: 最优解向量，优化后的决策变量取值
• best_fitness: 最优适应度值，目标函数在最优解处的取值
• convergence_curve: 收敛曲线图数据，展示迭代过程中适应度值的变化趋势
• stats: 算法运行统计信息，包括迭代次数、计算时间、收敛状态等

系统要求

• MATLAB版本: R2016a或更高版本
• 必需工具箱: 无需额外工具箱，仅需基础MATLAB环境
• 操作系统: Windows/Linux/macOS均可运行
• 内存要求: 建议至少4GB RAM（根据问题维度可调整）

文件说明

主程序文件实现了改进和谐搜索算法的核心优化流程，包括和谐记忆库的初始化与管理、音调调整操作的自适应控制、精英解保留策略的执行以及收敛条件的判断。该文件整合了算法的各个关键模块，提供了完整的优化求解功能，能够根据用户输入的参数自动完成优化过程并输出详细结果。