本文關(guān)鍵詞：PSO算法擾動優(yōu)化策略及其收斂性研究

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【摘要】：為進一步提升求解精度、有效抑制早熟收斂,各類擾動(變異或跳轉(zhuǎn))優(yōu)化策略常用來對粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的pBest、gBest進行極值擾動,由此增強粒子在多維空間的搜索能力、提升算法性能.為分析擾動優(yōu)化策略下粒子(PSO算法的搜索引擎)在多維空間的軌跡行為特性,采用級數(shù)對多維空間中粒子進行了理論分析并證明了擾動后粒子軌跡的收斂性;最后,結(jié)合項目調(diào)度問題在多維空間中對隨機粒子運動軌跡進行了實證分析,驗證了擾動后粒子軌跡的收斂性.
【作者單位】： 廣東第二師范學(xué)院計算機科學(xué)系;中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院;中山大學(xué)軟件學(xué)院;仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院計算機系;
【關(guān)鍵詞】： 微粒群優(yōu)化 擾動 級數(shù) 收斂 項目調(diào)度
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61370186) 中國博士后基金項目(2013M542219) 廣東省重大科技攻關(guān)項目(2012A080104022) 廣東省高等學(xué)校學(xué)科與專業(yè)建設(shè)項目(2013LYM_0062)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)[1]算法作為基于種群的隨機優(yōu)化技術(shù),通過人工種群內(nèi)粒子間的合作與競爭實現(xiàn)了多維復(fù)雜空間內(nèi)迭代搜索最優(yōu)解,被成功應(yīng)用于各類科學(xué)問題求解[2-4];但其缺陷也逐漸顯現(xiàn),主要體現(xiàn)在以下3個方面:(1)算法容易陷入局部極值,造成早熟收

【相似文獻】

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本文編號：769697