[发明专利]自适应双子和声优化方法

权利要求书

1.一种自适应双子和声优化方法，其特征在于，其步骤如下：

(1)初始化和声记忆库，产生初始解，放入和声记忆库内；

(2)将上述初始解等分为两组，分别为主子和声库和辅子和声库，分别确定主子和声库和辅子和声库的音调微调概率和音调微调带宽；

(3)判断算法收敛准则是否满足，若不满足，进入步骤(4)。

(4)主子和声库迭代搜索得到主子和声库的新解、辅子和声库从主子和声库的相反方向迭代搜索得到辅子和声库的新解；

(5)用主子和声库的新解和辅子和声库的新解分别与步骤(2)中主子和声库和辅子和声库中的初始解进行比较并根据比较结果更新和声记忆库从而得到和声记忆库的全局最优解以及次全局最优解。

(6)每n次迭代监测一次全局最优解和次全局最优解是否发生变化，如果均没有变化，则重新设置和声记忆库的音调微调概率和音调微调带宽，进入步骤(4)；反之，进入步骤(7)；

(7)检查迭代停止准则，当迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，否则重新设置和声记忆库的音调微调概率和音调微调带宽，进入步骤(4)。

2.根据权利要求1所述的自适应双子和声优化方法，其特征在于，步骤(1)初始化和声记忆库的具体步骤为：通过公式逐个生成和声记忆库中的每一个解，每一列对应的是决策变量X_i可能的值，是X_i在第j维对应的值，式中，i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，HMS，r取0～1之间的随机数，HMS为和声记忆库大小，LB_i和UB_i分别为决策变量的下限和上限，N是决策变量的数量，对于离散型变量X_i＝{x_i(1)，x_i(2)，...，x_i(K)}，K为离散变量可能值的个数，对于连续型变量_Lx_i≤X_i≤_Ux_i，_Lx_i是X_i的最小值，_Ux_i是X_i的最大值。初始化和声记忆库得到的初始解为

HM=x11x21...xN-11xN1x12x22...xN-12xN2...............x1HMS-1x2HMS-1...xN-1HMS-1xNHMS-1x1HMSx2HMS...xN-1HMSxNHMS.]]>