本文介绍了基于Harmony Search和Shuffled Complex Evolution算法实现并行机器调度的方法，利用群体智能优化机器启动时间和运行时间，以减少等待和总运行时间。提供了matlab代码实现，并指出这两种算法适用于多核CPU和GPU的并行求解。
基于 Harmony Search (HSPMS) 和 Shuffled Complex Evolution (SCEPMS) 实现并行机器调度
机器调度是一个重要的问题，非常适合使用优化算法来解决。本文提出了两种并行机器调度算法：基于 Harmony Search 和基于 Shuffled Complex Evolution。这两种算法都是基于群体智能的思想，可以在较短的时间内找到较优的解决方案。
下面分别介绍这两种算法的实现。
- 基于 Harmony Search 的并行机器调度
Harmony Search 算法是一种基于音乐创作的优化算法，通过不断演奏、评价和改进的方式寻找最优解。在机器调度中，可以将作曲家看作机器任务，而每个音符则代表机器的启动时间和运行时间。因此，我们可以通过 Harmony Search 算法优化机器的启动时间和运行时间，以尽可能地减少机器的等待时间。
下面是基于 Harmony Search 算法实现的 matlab 代码：
function [x,fval,history
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