改进的粒子群算法及收敛性分析
개진적입자군산법급수렴성분석
Modified particle swarm optimzation algorithm and its convergence analysis
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2011年 1期 46-49 ,共4页

    谢铮桂%钟少丹%韦玉科

    사쟁계%종소단%위옥과

    粒子群算法%逃逸%免疫学习%全局优化%收敛性 粒子群算法%逃逸%免疫學習%全跼優化%收斂性
    입자군산법%도일%면역학습%전국우화%수렴성
    针对PSO算法对多峰值函数搜索易陷入局部极值点的缺点,提出一种改进的粒子群(MPSO)算法.MPSO算法采用逃逸策略和免疫学习策略来保证种群多样性,使算法能有效进行全局搜索.并讨论MPSO算法的收敛性,证明其能以概率1全局收敛.最后用3个常用的测试函数进行仿真,实验结果表明MPSO算法比PSO算法有更好的收敛性和更快的收敛速度.
    침대PSO산법대다봉치함수수색역함입국부겁치점적결점,제출일충개진적입자군(MPSO)산법.MPSO산법채용도일책략화면역학습책략래보증충군다양성,사산법능유효진행전국수색.병토론MPSO산법적수렴성,증명기능이개솔1전국수렴.최후용3개상용적측시함수진행방진,실험결과표명MPSO산법비PSO산법유경호적수렴성화경쾌적수렴속도.
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