發(fā)布時間：2018-10-16 15:55

【摘要】：粒子群優(yōu)化算法是一種隨機(jī)優(yōu)化算法,但它不依概率1收斂到全局最優(yōu)解。因此提出一種新的依概率收斂的粒子群優(yōu)化算法。在該算法中,首先引入了具有探索和開發(fā)能力的兩個變異算子,并依一定概率對粒子當(dāng)前最好位置應(yīng)用這兩個算子,然后證明了該算法是依概率1收斂到ε-最優(yōu)解。最后,把該算法應(yīng)用到13個典型的測試函數(shù)中,并與其他粒子群優(yōu)化算法比較,數(shù)值結(jié)果表明所給出的算法能夠提高求解精度和收斂速度。
[Abstract]:Particle swarm optimization (PSO) is a stochastic optimization algorithm, but it does not converge to the global optimal solution according to probability 1. Therefore, a new probabilistic particle swarm optimization algorithm is proposed. In this algorithm, two mutation operators with the ability of exploration and development are first introduced, and the two operators are applied to the best position of particles according to certain probability, and then it is proved that the algorithm converges to 蔚 -optimal solution according to probability 1. Finally, the algorithm is applied to 13 typical test functions, and compared with other particle swarm optimization algorithms, the numerical results show that the proposed algorithm can improve the accuracy and convergence speed.
【作者單位】： 渤海大學(xué)數(shù)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(11371071) 遼寧省教育廳科學(xué)研究項目(L2013426)
【分類號】：TP18

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本文編號：2274859