基于随机过程的PSO收敛性分析

分析了粒子群优化算法（PSO）的全局收敛性．存已有文献的假设前提下和随机系统理论基础上，对PSO进行算法分析推导，给出了其动力学系统依均方收敛的一个充分条件，从而有效地避免了已有文献基于线性时变离散系统研究PSO收敛性的不足．通过对所得的粒子运行轨迹图和已有文献相比较，得到丫更好的结果和判据．通过仿真实验分析研究，验证了该结论的有效性．...

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Published inZi dong hua xue bao Vol. 33; no. 12; pp. 1263 - 1268
Main Author 金欣磊 马龙华 吴铁军 钱积新
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学工业控制技术国家重点实验室工业控制研究所,杭州,310027 2007
Subjects
均方稳定
收敛性
粒子群优化
随机过程
均方稳定
随机过程
收敛性
粒子群优化
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ISSN0254-4156
1874-1029

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Abstract 分析了粒子群优化算法（PSO）的全局收敛性．存已有文献的假设前提下和随机系统理论基础上，对PSO进行算法分析推导，给出了其动力学系统依均方收敛的一个充分条件，从而有效地避免了已有文献基于线性时变离散系统研究PSO收敛性的不足．通过对所得的粒子运行轨迹图和已有文献相比较，得到丫更好的结果和判据．通过仿真实验分析研究，验证了该结论的有效性．
AbstractList 分析了粒子群优化算法（PSO）的全局收敛性．存已有文献的假设前提下和随机系统理论基础上，对PSO进行算法分析推导，给出了其动力学系统依均方收敛的一个充分条件，从而有效地避免了已有文献基于线性时变离散系统研究PSO收敛性的不足．通过对所得的粒子运行轨迹图和已有文献相比较，得到丫更好的结果和判据．通过仿真实验分析研究，验证了该结论的有效性．
TP18; 分析了粒子群优化算法(PSO)的全局收敛性.在已有分析推导,给出了其动力学系统依均方收敛的一个充分条件,从而有效地避免了已有文献基于线性时变离散系统研究PSO收敛性的不足.通过对所得的粒子运行轨迹图和已有文献相比较,得到了更好的结果和判据.通过仿真实验分析研究,验证了该结论的有效性.
Author 金欣磊 马龙华 吴铁军 钱积新
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Notes Stochastic processes, particle swarm optimization （PSO）, mean-square stable, convergence
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TP18; 分析了粒子群优化算法(PSO)的全局收敛性.在已有分析推导,给出了其动力学系统依均方收敛的一个充分条件,从而有效地避免了已有文献基于线性时变离散系统研究PSO收敛性的不足.通过对所得的粒子运行轨迹图和已有文献相比较,得到了更好的结果和判据.通过仿真实验分析研究,验证了该结论的有效性.
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SubjectTerms 均方稳定
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Title 基于随机过程的PSO收敛性分析
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