和声搜索

摘要： 针对传统粒子滤波算法在粒子生成阶段存在的粒子选取盲目性问题,提出了将和声搜索算法与粒子滤波算法相结合的设计思路,得到了一种改进型粒子滤波算法。随后,针对某载体的导航问题,将该算法应用于组合导航滤波并进行了仿真,仿真结果验证了所提出滤波算法的正确性和有效性。

摘要： 为了提高软件可靠性预测的精确率,采用支持向量机理论对软件可靠性建模,并对支持向量回归中参数优化难的问题,使用和声搜索算法优化支持向量回归中的参数,提出了一种基于和声搜索优化支持向量回归的软件可靠性预测模型。使用两组真实数据对提出的模型进行实验,并将实验结果与经典软件可靠性模型(G-O模型和M-O模型)进行比较,结果表明:基于和声搜索优化支持向量回归的软件可靠性预测模型的预测精度更高。

摘要： 为解决FMS中工件流-刀具流的调度优化问题,考虑刀具剩余寿命,以完成时间最短为优化目标,建立了工件流-刀具流综合调度模型,提出了改进和声-遗传算法,并对模型进行优化求解.设计了MSOS+TSOS编码方式和GS初始化方法,从而显著提高了算法的收敛性能和求解效率.算例结果表明,该模型能有效降低完工时间,并且算法的收敛速度和稳定性也得到了明显提高,大大降低了问题求解的迭代次数.

摘要： 第二类多目标双边装配线问题由于其复杂性,目前研究文献较少.为解决这一问题,在建立二维数学模型的基础上,提出改进和声搜索算法和非支配排序遗传算法相结合的一种混合算法,通过即兴创作过程进行全局搜索,变邻域搜索结构(插入和重组)进行局部搜索.对于E型作业,通过左右工位最早可开始时间进行动态对比选择最早的工位,尽量减少等待时间.采用NSGA-2的非支配排序和拥挤度计算,从而解决多目标的优化问题.最后选取实例进行求解分析,得出其最优的生产节拍和平滑系数以及作业在各工位的分布情况,从而验证了算法的有效性.

摘要： 针对超声衰减谱法颗粒粒径测量,提出一种改进和声搜索算法,在和声搜索算法迭代达到200次时,加入拟牛顿算法,调节和声搜索算法全局和局部搜索能力,提高算法的收敛精度.对服从3种典型粒径分布函数颗粒系进行数值模拟,改进算法反演得出罗辛-拉姆勒(Rosin-Rammler)分布参数值相对误差小于8％,正态分布参数值相对误差小于5％,对数正态分布参数值相对误差小于10％,同时用改进算法对两种硅-水悬浮液样品的实验超声衰减谱反演,与标称尺寸对比粒径相对误差为6.0％和8.2％,表明了利用改进算法表征颗粒粒径的可行性.

摘要： 在节点能量有限的前提下,为提高整体网络的使用时长,设计一个高效节能的无线传感器网络路由算法.通过分析无线传感器网络的运行模式,引入能量模型及传输模型,在此基础上提出BTPHS算法.将网络生存期分为3段,针对网络不同时期的能量分布及能量消耗特点,提出两种新的节点选择策略,提供新的目标函数作为参考标准;抛弃HS算法的调整过程,使所提出的路由算法参数更少.仿真结果表明,BTPHS算法可以有效提高整体网络的生存时间.

摘要： 为了在公交车辆调度中减少车辆的空驶时间和在人车固定搭配模式下实现乘务组工作时间的公平性,建立了基于超级时空网络的车辆调度模型,并设计了求解模型的改进和声搜索算法.首先,将调度中涉及的车场、车次、接续、出场弧、入场弧和空驶车次转换为超级时空网络中的点或弧段;然后,基于构建的时空网络建立相应的公交车辆调度优化模型;接着,设计了综合利用和声记忆库和可行解空间信息来生成新和声的混生算子;同时,在时空网络中搜索回路式接续建立网络局部元素的指派网络,通过求解对应指派问题实现对声调的美化;最后,基于上述操作建立求解模型的改进和声搜索算法.研究发现:减少车辆的空驶时间和实现乘务组工作时间的公平性是一对相互制约的目标,同时优化时必须根据实际需求加以权衡;车次链之间的工作时间偏差大小与车队规模之间不存在单调依赖关系.

摘要： 我国城市交通拥堵日益严重,公共交通越发重要.数据量较大时,传统的最短路径算法已无法满足计算要求.针对公交线路规划中服务人数最大问题、行程时间最短问题,通过引入智能和声搜索(HS)算法,分别结合约束条件和算例场景进行计算筛选,得出两种目标问题下的最优路径解.结果 表明,和声算法收敛性良好,计算过程迅速准确.

摘要： 目前室内定位技术已经相当成熟,但是依旧存在四个方面的问题:一是支持向量机的定位性能不高;二是室内环境相对复杂;三是神经网络的参数不够明确;四是无线信号具有较强的时变性.针对上述问题,提出通过和声搜索算法对RBF神经网络进行优化的无线网络室内定位系统.通过模糊聚类对有效训练区进行选择,以提高其精确性.同时,以和声搜索算法为依据进行RBF神经网络的参数计算,实现更加精准的室内定位.经过实验仿真表明,该系统切实可行.

摘要： 为了克服和声搜索算法局部搜索能力差的缺点，本文将和声搜索算法和并行单纯形法相结合，提出了一种混合单纯形-和声搜索算法。利用典型的函数优化问题对提出的混合算法进行了测试，并与原始和声搜索算法以及另外两种智能优化算法进行比较。然后将算法用于求解线性系统模型简化问题。仿真结果验证了所提出的混合优化算法的有效性。

摘要： 传统的T-S模型辨识方法，如模糊C均值聚类（FCM）算法与最小二乘法结合的辨识方法，常导致无法找到最优解，因为其仅基于一组前件参数得到最优的后件参数。这种方法通常会在复杂多维的参数空间内陷入局部极值点。为了解决这个问题，本文设计了一种混和辨识算法(HIA)，通过将和声搜索算法(HS)、FCM算法与最小二乘法有机结合，实现前件参数和后件参数的同时优化。算法的精髓在于引入了误差反馈机制。仿真结果显示，相对于传统的辨识方法，该方法能够有效避免寻优过程陷入局部极值点的问题，并且能够获得更高的辨识精度。

摘要： 针对边坡稳定问题的高维非线性、非正态的特点,提出一种基于和声搜索和投影寻踪理论的边坡稳定性评价方法。利用投影寻踪理论将边坡稳定性评价多指标问题转化为单一投影指标问题,采用改进的和声搜索算法优化投影方向,根据最佳投影值实现在低维空间上的边坡稳定性评价。文中建立了基于和声搜索的边坡稳定投影寻踪聚类分析模型,并用作者编制的相关程序实证分析了某水库库区滑坡。实例分析结果表明:基于和声搜索的投影寻踪对于边坡稳定聚类分析是可行的,并且取得了较为理想的效果,为边坡稳定性分析评价提供了一种有效的新方法。

摘要： 针对子空间辨识方法,从状态空间模型向I/O差分方程转化的取向,使有关矩阵的维数增加,计算复杂度增大的问题,提出了用和声搜索算法辨识CARMA(Controlled Auto-Regressive Moving Average)模型子阶、时滞和参数的方案.该方案基于所提出的输入输出模型转化为状态空间模型的定理,使相应的状态空间模型在CARMA模型辨识之后也被辨识.以油井热洗为例,进行了自适应滤波估计.估计结果表明:该算法有较高的滤波和预报的精度,滤波和一步预报的误差方差的最大值在0.01以内,与子空间辨识方案相比,本方案的计算量约为前者的五分之一.

摘要： 针对边坡稳定问题,建立了基于和声搜索(HS)与支持向量机(SVM)的边坡安全系数预测模型.在边坡安全系数预测过程中,HS-SVM充分发挥了SVM收敛速度快、准确率高、全局最优、泛化能力强等优势;同时,采用HS算法对泛化能力、插值能力均较强的混合核函数参数组合进行全局寻优;利用拉丁超立方抽样(LHS)构建和声记忆库,使和声记忆库更具代表性,加快搜索速度.以预测值平均绝对误差(MAE)最小化为寻优目标,通过编写Matlab程序实现HS-SVM对边坡安全系数的精准、高效预测.实例证明,相比于其他算法,HS-SVM不仅具有更高效的计算速度,而且计算精度高,可广泛应用于实际工程中.

摘要： 本发明提供了一种求解多品种大批量冷链物品混装的和声搜索算法，首先获取待输送冷链物品及使用的单温区冷藏车的各种参数，建立不同冷链物品装配至单温区冷藏车时的混装模型，然后建立初始和声记忆库，采用随机搜索算法获得初始解，再通过修补算子对解进行修补，直至得到要求数量的解向量；其次，根据参数与和声搜索的规则计算新的解并进行修补，最终得到满足条件的冷链物品混装方案。本发明能够在满足单温区冷藏车温度约束、容积约束、重量约束的条件下，采用和声搜索算法自动计算并生成以湿度差异最小化、货架期差异最小化和混装类型差异最小化为目标的配装方案。

摘要： 本发明涉一种基于改进和声搜索优化蚁群算法旅行商问题求解方法，包括以下步骤：(1)城市十进制编码，和声算法解向量设置，构建目标函数；(2)初始化蚁群参数；(3)初始化蚂蚁位置；(4)选择下一个城市，并进行局部信息素浓度更新；(5)重复执行步骤(4)直到当前蚂蚁访问完所有城市；(6)哨兵策略；(7)重复执行步骤(3)到步骤(6)直到所有蚂蚁完成访问所有城市；(8)记忆库更新、计算记忆库所有和声目标函数值的平均值LA和构建解向量库；(9)采用改进和声算法产生新和声记。

摘要： 本发明提供了一种改进的和声搜索算法的复杂配电网无功优化方法，所述方法包括：建立配电网无功优化模型；建立和声内存数据仓库；初始化和声向量；计算各个和声向量的适应度函数值；更新和声内存数据仓库；对和声内存数据仓库进行层次聚类，得到各个簇。本发明提供的技术方案集合了历史计算中出现的所有场景构建和声内存数据仓库，运用层次聚类思想指导和声向量更新高了计算的利用度，可以实现减小计算总量和提高寻优能力的效果。

摘要： 本发明涉及一种非均匀光照下基于模糊和声搜索算法的光伏MPPT控制方法，包括：创建光伏电池模型、升压电路模型以及基于模糊和声搜索算法的MPPT模糊控制器模型；在标准温度下，对光伏电池板分别给定非均匀的静态及动态的非均匀光照强度；运用MPPT的模糊控制器的模糊和声搜索算法，结合专家经验设置模糊规则自适应优化模糊和声搜索算法的迭代步长，比较目标函数的大小对占空比进行迭代优化调整，输出最优占空比并控制升压电路，追踪光伏阵列的全局最大功率点。与现有技术相比，本发明具有实现全局最大功率点搜索，提高MPPT的跟踪速度和精度，减小功率震荡等优点。

摘要： 一种基于动量自适应和声搜索的影像组学特征选择方法，属于影像组学技术领域。它包括以下步骤：1、勾选所述医学影像的感兴趣区域ROI；2、读取包含ROI的肾上腺肿瘤CT影像数据；3、对读取的影像数据提取原始图像特征；4、定义一个最小化问题为此方法的目标函数；5、初始化和声记忆库；6、初始化最大迭代次数、HMCR以及PAR；7、产生新解j；8、更新和声记忆库；9、重复步骤7～8，输出最优特征子集。本发明通过动态调整HMCR和PAR，避免陷于局部最优解，增强了算法的鲁棒性；融合动量梯度下降的概念，加快了收敛；调整了适应度函数，更加契合特征搜索优化问题的本质。

摘要： 本发明公开了一种区块链与和声搜索的物流服务交易智能合约算法，包括：步骤一、通过和声搜索算法根据物流服务交易方的交易需求进行交易匹配；步骤二、把物流服务交易方的信息和服务交易内容生成数字化的智能合约；步骤三、所有智能合约的参与方使用各自私钥进行签名；步骤四、智能合约上传区块链的认证节点，由认证节点对智能合约验证并达成共识；步骤五、将智能合约存放在区块链的所有区块中并根据智能合约的执行条件自动执行。本发明的区块链与和声搜索的物流服务交易智能合约算法能够实现去中心化，交易和合约的信息可追溯、公开透明且不可篡改。

摘要： 本发明公开了一种用于微电网多目标优化调度的改进和声搜索系统，属于微电网领域，包括针对微电网系统，建立基于维护成本和环境影响成本的多目标函数；采用和声搜索算法，并提出基本的求解策略；对和声搜索算法改进，采用改进后的和声搜索算法，对微电网系统进行目标函数求解，可以实现建立了新的和声搜索算法，更加准确地对微电网中的电力系统进行调度，实现节能、高效的电力调动，根据需求侧所需的响应负荷，建立微电网运行多目标优化模型，使微电网的运营收入和用户舒适度最大化。

摘要： 本发明涉及物流技术领域，具体涉及一种基于和声搜索的车货匹配方法、系统、设备及介质。基于和声搜索算法的车货匹配方法通过创作和迭代调整决策策略，使用目标函数改变对特定需求的偏好，并以此调整车货匹配策略。对先验知识的要求较低，且拥有智能化算法经验可迭代的优点，在结合状态抽象和值函数近似的思想后，对于解决大规模条件输入问题有着较显著的效果，可比较明显的减小计算问题时的时间消耗和空间消耗，在较短时间内得到一个可接受的车货匹配结果。

摘要： 本发明涉及一种基于和声搜索算法的电力负荷基线计算方法及装置，方法包括以横向预测负荷和纵向预测负荷的权重系数为目标函数，初始化和声参数以及和声记忆库，随机产生多组初始权重系数并存入和声记忆库，通过生成随机数的方式生成新解，结合状态空间截断法根据新解更新和声记忆库，得到权重系数；并将权重系数结合横向或纵向预测负荷的值代入待预测基线，以待预测基线的权重系数为目标函数，初始化和声参数和和声记忆库，通过生成随机数的方式生成新解，结合状态空间截断法根据新解更新和声记忆库，得到基线权重系数；将基线权重系数代入待预测基线，输出结果，与现有技术相比，本发明具有计算准确性强等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于和声搜索算法的改进粒子滤波定位与建图方法，包括初始化粒子和粒子权重；根据提议分布获取当前时刻的粒子集并计算粒子权重；利用和声搜索算法优化粒子位姿；利用小生境算法进一步优化；计算优化后的粒子权重并归一化；计算有效粒子数，基于偏差修正的EWA优化算法进行自适应优化组合重采样；基于粒子的运动轨迹，更新粒子的地图信息，建立实际地图。本发明所提供的粒子滤波方法，能够在使用更少粒子的同时获得更为准确的滤波估计；重采样改进策略在保证粒子多样性的同时解决了传统重采样引起的粒子贫化问题。多方面改进提高了定位与建图的效率和精度。