应用数学
應用數學
응용수학
MATHEMATICA APPLICATA
2011年
1期
187-194
,共8页
标准粒子群优化%粒子收敛%参数选择%特征根%数值仿真
標準粒子群優化%粒子收斂%參數選擇%特徵根%數值倣真
표준입자군우화%입자수렴%삼수선택%특정근%수치방진
Standard particle swarm optimization%Particle convergence%Parameterselection%Characteristic root%Numerical simulation
研究标准粒子群优化算法在经验区域的各个子区域内的收敛和发散行为,分析系统特征根与算法参数的关系,得到一系列结论.数值仿真实验展示不同子区域内的算法参数对粒子位置和粒子速度运动轨迹的不同影响,进一步验证本文结论的正确性.
研究標準粒子群優化算法在經驗區域的各箇子區域內的收斂和髮散行為,分析繫統特徵根與算法參數的關繫,得到一繫列結論.數值倣真實驗展示不同子區域內的算法參數對粒子位置和粒子速度運動軌跡的不同影響,進一步驗證本文結論的正確性.
연구표준입자군우화산법재경험구역적각개자구역내적수렴화발산행위,분석계통특정근여산법삼수적관계,득도일계렬결론.수치방진실험전시불동자구역내적산법삼수대입자위치화입자속도운동궤적적불동영향,진일보험증본문결론적정학성.
The convergence and divergence properties of the standard particle swarm optimization algorithm are studied in detail. At the same time, the relationship between the characteristic roots and algorithm parameters are analyzed. A series of conclusions are deduced. Finally,numerical simulation demonstrates the different effects of different algorithm parameters on the loci of particle position and particle velocity,which further illustrates the validity of conclusions given in this paper.
