發(fā)布時間：2018-06-09 06:42

  本文選題：雞群算法 + Markov鏈�。� 參考：《中南大學學報(自然科學版)》2017年08期

【摘要】：針對雞群算法建立Markov鏈數(shù)學分析模型,分析此Markov鏈的一些性質,證明雞群狀態(tài)序列是有限齊次Markov鏈。結合隨機算法收斂準則,證明雞群算法能夠滿足隨機算法全局收斂的2個準則,保證算法全局收斂。將算法應用于15個標準測試函數(shù)尋優(yōu)問題,并同標準粒子群算法、蝙蝠算法進行比較。實驗結果表明:該算法具有較好的全局收斂性和計算魯棒性,尤其適合高維、多峰的復雜函數(shù)求解。
[Abstract]:A mathematical analysis model of Markov chain is established for chicken swarm algorithm. Some properties of the Markov chain are analyzed and it is proved that the state sequence of chicken herd is a finite homogeneous Markov chain. Combining with the convergence criterion of stochastic algorithm, it is proved that the chicken swarm algorithm can satisfy the two criteria of global convergence of stochastic algorithm and ensure the global convergence of the algorithm. The algorithm is applied to 15 standard test function optimization problems and compared with standard particle swarm optimization algorithm and bat algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm has good global convergence and computational robustness, and is especially suitable for solving complex functions with high dimension and multiple peaks.
【作者單位】： 江南大學輕工過程先進控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61572237,61573167) 江蘇省“六大人才高峰”項目(WLW-008)~~
【分類號】：TP18

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本文編號：1999415