發(fā)布時間：2017-10-19 01:06

  本文關(guān)鍵詞：PSO算法收斂性分析研究綜述

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【摘要】：粒子群算法是當前群智能計算中的一個熱點。系統(tǒng)介紹了當前PSO算法收斂性分析中的一些重要研究方法,如常微分方程、Lyapunov穩(wěn)定性理論、凸化理論、Markov鏈和隨機逼近等方法。并指出未來研究的方向。
【作者單位】： 蘇州工業(yè)園區(qū)服務(wù)外包職業(yè)學(xué)院人文藝術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群算法 收斂性分析
【分類號】：TP18
【正文快照】： 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是模仿鳥類捕食行為的一種仿生算法.由于PSO收斂速度快、參數(shù)少簡潔易操作,是求解連續(xù)優(yōu)化問題的重要方法。但也存在著易陷入局部最優(yōu)值、迭代后期搜索能力不強等缺陷。為提高PSO的搜索效率,眾多學(xué)者進行了研究,提出了各種改進方

【參考文獻】

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【相似文獻】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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