《表4 不同T值下30次独立实验的最优目标函数的平均适应值》

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《动态选择策略的和声教与学混合算法》

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混合算法经过T次迭代后需要根据动态选择概率来重新确定下一周期中两种算法作为种群更新方式的比例。为检验选择周期T对算法的影响，在六个测试函数上对T的不同取值进行了测试（D=30）。表4统计了30次独立实验的最优目标函数适应度值的平均值，图4给出了不同T值下30次测试的分布盒图。从表4可以看出，除函数Griewank shift function外，多数测试函数在不同T值下得到的平均适应度值差异不是很大，说明本文算法对此参数不太敏感。根据表4和图4的结果综合考虑解的精度及分布统计情况，本文取T=150。