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和声搜索算法(Harmony search， HS)是一种新兴的智能优化算法，通过反复调整记忆库中的解变量，使函数值随着迭代次数的增加不断收敛，从而来完成优化。算法概念简单、可调参数少、容易实现。类似于模拟退火算法对物理退火的模拟、遗传算法对生物进化的模仿、以及粒子群优化算法对鸟群的模仿等，和声算法模拟了音乐演奏的原理，它是 2001 年韩国学者 Geem Z W 等人提出的一种新颖的智能优化算法
DQN（Deep Q-Learning）可谓是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的开山之作，是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（ Action ）的端对端（End-to-end）学习的一种全新的算法。
和声搜索算法(Harmony search， HS)是一种新兴的智能优化算法，通过反复调整记忆库中的解变量，使函数值随着迭代次数的增加不断收敛，从而来完成优化。算法概念简单、可调参数少、容易实现。类似于模拟退火算法对物理退火的模拟、遗传算法对生物进化的模仿、以及粒子群优化算法对鸟群的模仿等，和声算法模拟了音乐演奏的原理，它是 2001 年韩国学者 Geem Z W 等人提出的一种新颖的智能优化算法
DQN（Deep Q-Learning）可谓是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的开山之作，是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知（Perception）到动作（ Action ）的端对端（End-to-end）学习的一种全新的算法。