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Semi-self-adaptive harmony search algorithm

机译：半自适应和声搜索算法

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This paper proposes a semi-self-adaptive harmony search algorithm (SSaHS) with the self-adaptive adjustment of the bandwidth and the elitist learning strategy of particle swarm optimization. SSaHS employs a self-adaptive adjusting strategy for with the difference between the maximum and minimum components in the harmony memory as the bandwidth. It can dynamically adjust the bandwidth for the specific problem to strengthen local exploitation ability and improve the accuracy of optimization results. Comparison results show that the semi-self-adaptive harmony search algorithm can find better solutions when comparing with both basic harmony search algorithm and several enhanced harmony search algorithms, including an improved harmony search, a global-best harmony search and a novel global harmony search.
机译：提出了一种具有带宽自适应调整和粒子群优化的精英学习策略的半自适应和声搜索算法（SSaHS）。 SSaHS采用自适应调整策略，将和声存储器中最大和最小分量之间的差异作为带宽。它可以动态调整特定问题的带宽，以增强本地开发能力并提高优化结果的准确性。比较结果表明，与基本和声搜索算法和几种改进的和声搜索算法（包括改进的和声搜索，全局最佳和声搜索和新颖的和声搜索）相比，半自适应和声搜索算法可以找到更好的解决方案。 。

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