今天聊聊Harmony算法:Harmony Search (HS) - 和声搜索算法这是一种元启发式全局优化算法由韩国学者 Geem Z W 等人于 2001 年提出。核心灵感该算法模拟了音乐创作中的“即兴演奏”过程。在乐队合奏时乐师们会凭借记忆通过反复调整各自乐器的音调最终达到一个美妙的和声状态。这一过程与优化问题中决策变量不断调整以收敛到全局最优解的过程非常相似13。工作原理算法通过维护一个“和声记忆库”Harmony Memory在每次迭代中以一定概率从记忆库中选取现有解或者在解空间中随机生成新解并对选取的解进行“音调微调”Pitch Adjusting。如果新生成的和声解优于记忆库中最差的和声则将其替换进去如此反复迭代直至满足终止条件。主要特点概念简单、可调参数少、容易实现且在处理复杂的工程优化问题如传感器布置、智能制造、机器人路径规划等时表现出较强的搜索能力.Harmony-单细胞数据整合算法.这是一种在生物信息学领域广泛使用的多数据集整合算法主要用于单细胞 RNA 测序scRNA-seq数据的批次效应校正。核心功能在单细胞数据分析中不同实验或技术平台产生的数据往往存在技术差异批次效应。Harmony 算法能够将来自不同数据集的细胞投影到一个共享的嵌入空间中使得细胞按照“细胞类型”而不是“数据集来源”进行聚类从而在消除批次效应的同时保留真实的生物学差异。主要特点计算速度快、内存占用低是目前少数能够在个人电脑上实现百万级~10^6单细胞数据整合的算法。它在识别广泛细胞群和精细亚群方面表现优异且能灵活适应复杂的实验设计.
