Harmony search algorithm is an emerging meta-heuristic optimization algorithm, which is inspired by the music improvisation process and can solve different optimization problems. In order to further improve the performance of the algorithm, this paper proposes an improved harmony search algorithm. Key parameters including harmonic memory consideration (HMCR), pitch adjustment rate (PAR), and bandwidth (BW) are optimized as the number of iterations increases. Meanwhile, referring to the genetic algorithm, an improved method to generate a new crossover solutions rather than the traditional mechanism of improvisation. Four complex function optimization and pressure vessel optimization problems were simulated using the optimization algorithm of standard harmony search algorithm, improved harmony search algorithm and exploratory harmony search algorithm. The simulation results show that the algorithm improves the ability to find global search and evolutionary speed. Optimization effect simulation results are satisfactory.
복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.
군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 임의의 주어진 임무를 수행할 수 있어야 한다. 따라서 각 로봇 개체는 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있도록 하기 위한 학습 및 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 기반으로 하는 학습과 Harmony Search 알고리즘을 이용한 진화방법을 제안하였으며, 유전 알고리즘이 아닌 Harmony Search 알고리즘을 제안함으로써 정확도를 높이고자 하였다. 그 결과를 이용하여 군집 로봇의 로봇 개체 환경변화에 따른 임무 수행 능력의 향상을 검증한다.
The harmony search method based optimum design algorithm is presented for geometrically non-linear semi-rigid steel frames. Harmony search method is recently developed metaheuristic algorithm which simulates the process of producing a musical performance. The optimum design algorithm aims at obtaining minimum weight steel frames by selecting from standard set of steel sections such as European wide flange beams (HE sections). Strength constraints of Turkish Building Code for Steel Structures (TS648) specification and displacement constraints were used in the optimum design formulation. The optimum design algorithm takes into account both the geometric non-linearity of the frame members and the semi-rigid behaviour of the beam-to-column connections. The Frye-Morris polynomial model is used to calculate the moment-rotation relation of beam-to-column connections. The robustness of harmony search algorithm, in comparison with genetic algorithms, is verified with two benchmark examples. The comparisons revealed that the harmony search algorithm yielded not only minimum weight steel frames but also required less computational effort for the presented examples.
In this article, a harmony search algorithm is presented for optimum design of steel frame structures. Harmony search is a meta-heuristic search method which has been developed recently. It is based on the analogy between the performance process of natural music and searching for solutions of optimization problems. The design algorithms obtain minimum weight frames by selecting suitable sections from a standard set of steel sections such as American Institute of Steel Construction (AISC) wide-flange (W) shapes. Stress constraints of AISC Load and Resistance Factor Design (LRFD) and AISC Allowable Stress Design (ASD) specifications, maximum (lateral displacement) and interstorey drift constraints, and also size constraint for columns were imposed on frames. The results of harmony search algorithm were compared to those of the other optimization algorithms such as genetic algorithm, optimality criterion and simulated annealing for two planar and two space frame structures taken from the literature. The comparisons showed that the harmony search algorithm yielded lighter designs for the design examples presented.
One of the important parts of the in-core fuel management is loading pattern optimization (LPO). The loading pattern optimization as a reasonable design of the in-core fuel management can improve both economic and safe aspects of the nuclear reactor. This work proposes the hybrid of fuzzy logic controller with harmony search algorithm (HS) for loading pattern optimization in a pressurized water reactor. The music improvisation process to find a pleasing harmony is inspiring the harmony search algorithm. In this work, the adjustment of the harmony search algorithm parameters such as the bandwidth and the pitch adjustment rate are increasing performance of the proposed algorithm which is done through a fuzzy logic controller. Hence, membership functions and fuzzy rules are designed to improve the performance of the HS algorithm and achieve optimal results. The objective of the method is finding an optimum core arrangement according to safety and economic aspects such as reduction of power peaking factor (PPF) and increase of effective multiplication factor (Keff). The proposed approach effectiveness has been tried in two cases, Michalewicz's bivariate function problem and NEACRP LWR core. The results show that by using fuzzy harmony search algorithm the value of the fitness function is improved by 15.35%. Finally, with regard to the new solutions proposed in this research it could be used as a trustworthy method for other optimization issues of engineering field.
A newly developed heuristic algorithm, Harmony Search, is applied to the parameter calibration problem of the nonlinear Muskingum model. The Harmony Search could, mimicking the improvisation of music player, find better parameter values for in the nonlinear Muskingum model than five other methods including another heuristic method, genetic algorithm, in the aspect of SSQ(the sum of the square of the deviations between the observed and routed outflows) as well as in the aspects of SAD(the sum of the absolute value of the deviations), DPO(deviations of peak of routed and actual flows) and DPOT(deviatios of peak time of routed and actual outflow). Harmony Search also has the advantage that it does not require the process of asuming the initial values of desing parameters. The sensitivity analysis of Harmony Memory Considering Rate showed that relatively large values of Harmony Memory Considering Rate makes the Harmony Search converge to a better solution.
A newly developed heuristic algorithm, Harmony Search, is applied to the parameter calibration problem of the nonlinear Muskingum model. The Harmony Search could, mimicking the improvisation of music players, find better parameter values for in the nonlinear Muskingum model than five other methods including another heuristic method, genetic algorithm, in the aspect of SSQ (the sum of the square of the deviations between the observed and routed outflows) as well as in the aspects of SAD (the sum of the absolute value of the deviations), DPO (deviations of peak of routed and actual flows) and DPOT (deviations of peak time of rented and actual outflow). Harmony Search also has the advantage that it does not require the process of assuming the initial values of design parameters. The sensitivity analysis of Harmony Memory Considering Rate showed that relatively large values of Harmony Memory Considering Rate makes the Harmony Search converse to a better solution.
This paper considers the use of the Partial Transmit Sequence (PTS) technique to reduce the Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) of an Orthogonal Frequency Division Multiplexing signal in wireless communication systems. Search complexity is very high in the traditional PTS scheme because it involves an extensive random search over all combinations of allowed phase vectors, and it increases exponentially with the number of phase vectors. In this paper, a suboptimal metaheuristic algorithm for phase optimization based on an improved harmony search (IHS) is applied to explore the optimal combination of phase vectors that provides improved performance compared with existing evolutionary algorithms such as the harmony search algorithm and firefly algorithm. IHS enhances the accuracy and convergence rate of the conventional algorithms with very few parameters to adjust. Simulation results show that an improved harmony search-based PTS algorithm can achieve a significant reduction in PAPR using a simple network structure compared with conventional algorithms.
본 연구에서는 기존의 Harmony Search(HS)의 성능을 강화한 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)를 개발하였다. EBHS-CGS는 HS의 성능 강화를 위해 총 두 가지 방법을 추가하였다. 첫 번째 방법은 지역탐색을 강화하기 위한 Bandwidth(bw) 개량방안이다. 이 방법은 기존 bw를 지수형태의 bw로 대체하여 적용함으로써 반복시산이 진행되면서 bw값을 줄인다. 이러한 형태의 bw는 정밀한 지역탐색을 가능하고, 이를 통해 알고리즘은 더욱 정밀한 값을 구할 수 있다. 두 번째 방법은 효과적인 전역탐색을 위한 탐색범위 축소이다. 이 방법은 Harmony Memory(HM) 내에서 가장 좋은 결정변수를 고려하여 탐색범위를 축소한다. 이를 Centralized Global Search(CGS)라 하며, 이 과정은 새로운 매개변수 Centralized Global Search Rate(CGSR)에 의해 HS의 전역탐색과는 별도로 진행된다. 축소된 탐색범위는 효과적인 전역탐색을 가능하게 하며, 이를 통해 알고리즘의 성능이 향상된다. EBHS-CGS를 대표적인 최적화 문제(수학 및 공학 분야)에 적용하고, 그 결과를 HS와 Improved Harmony Search(IHS)와 비교하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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