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混合粒子群優(yōu)化算法及其收斂性分析
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(武警工程大學(xué),西安 710086)

作者簡(jiǎn)介:

董 航(1992-),男,黑龍江哈爾濱人,碩士研究生,主要從事統計學(xué)和智能優(yōu)化算法方向的研究。 通信作者:高志強(1989-),男,黑龍江齊齊哈爾人,碩士研究生,主要從事智能優(yōu)化算法方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(61309008)。


Composite Particle Swarm Optimization and Analysis of Convergence
Author:
Affiliation:

( University of CAPF, Xi'an 710086, China)

Fund Project:

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    摘要:

    為解決標準粒子群優(yōu)化算法不能保證全局收斂,尋優(yōu)精度低,尤其在高維函數優(yōu)化方面易陷入局部極小值等問(wèn)題,提出一種融合Kent混沌映射、云模型理論和布谷鳥(niǎo)搜索的混合粒子群優(yōu)化算法(CPSO);CPSO算法采用混沌初始化種群位置、全局開(kāi)發(fā)及局部開(kāi)采的均衡搜索、多子種群協(xié)同進(jìn)化等改進(jìn)策略,同時(shí)從隨機優(yōu)化算法的全局收斂準則角度對CPSO算法的全局收斂性進(jìn)行證明,并給出了CPSO算法的時(shí)間復雜度分析;經(jīng)典的benchmark測試函數的實(shí)驗統計結果表明,CPSO算法在收斂性、尋優(yōu)精度、穩定性等方面均優(yōu)于經(jīng)典算法。

    Abstract:

    In order to cope with low accuracy and disability in convergence of PSO,a composite PSO algorithm is proposed,combined with Kent mapping,cloud model and cuckoo search. Furthermore, chaotic initialization, exploration and exploitation as well as multi-swarm strategies are adopted. In addition,convergence analysis and time complexity of CPSO are conducted. Finally,experiment results of standard benchmark function show that compared with traditional methods,our proposed algorithm is excellent in both convergence, accuracy and robustness.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

董航,高志強,李姝湲,郭紅霞,程川.混合粒子群優(yōu)化算法及其收斂性分析計算機測量與控制[J].,2016,24(5):146-149.

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歷史
  • 收稿日期:2015-09-08
  • 最后修改日期:2015-12-15
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-07-27
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