PSO算法扰动优化策略及其收敛性研究

发布时间：2017-09-01 03:31

  本文关键词：PSO算法扰动优化策略及其收敛性研究

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【摘要】：为进一步提升求解精度、有效抑制早熟收敛,各类扰动(变异或跳转)优化策略常用来对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的pBest、gBest进行极值扰动,由此增强粒子在多维空间的搜索能力、提升算法性能.为分析扰动优化策略下粒子(PSO算法的搜索引擎)在多维空间的轨迹行为特性,采用级数对多维空间中粒子进行了理论分析并证明了扰动后粒子轨迹的收敛性;最后,结合项目调度问题在多维空间中对随机粒子运动轨迹进行了实证分析,验证了扰动后粒子轨迹的收敛性.
【作者单位】： 广东第二师范学院计算机科学系;中国科学院深圳先进技术研究院;中山大学软件学院;仲恺农业工程学院计算机系;
【关键词】： 微粒群优化 扰动 级数 收敛 项目调度
【基金】：国家自然科学基金项目(61370186) 中国博士后基金项目(2013M542219) 广东省重大科技攻关项目(2012A080104022) 广东省高等学校学科与专业建设项目(2013LYM_0062)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)[1]算法作为基于种群的随机优化技术,通过人工种群内粒子间的合作与竞争实现了多维复杂空间内迭代搜索最优解,被成功应用于各类科学问题求解[2-4];但其缺陷也逐渐显现,主要体现在以下3个方面:(1)算法容易陷入局部极值,造成早熟收

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本文编号：769697