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标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析

潘峰 周倩 李位星 高琪

潘峰, 周倩, 李位星, 高琪. 标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析. 自动化学报, 2013, 39(4): 381-389. doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.00381
引用本文: 潘峰, 周倩, 李位星, 高琪. 标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析. 自动化学报, 2013, 39(4): 381-389. doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.00381
PAN Feng, ZHOU Qian, LI Wei-Xing, GAO Qi. Analysis of Standard Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Markov Chain. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2013, 39(4): 381-389. doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.00381
Citation: PAN Feng, ZHOU Qian, LI Wei-Xing, GAO Qi. Analysis of Standard Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Markov Chain. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2013, 39(4): 381-389. doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.00381

标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析

doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.00381
详细信息
    通讯作者:

    潘峰

Analysis of Standard Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Markov Chain

  • 摘要: 根据粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法的差分模型定义粒子状态序列和群体状态序列, 并分析其马尔科夫性质, 证明了粒子及种群的最优状态集的封闭性, 以及计算粒子一步转移概率; 进一步基于全概率公式和马氏链的性质, 推导了群体状态转到最优状态集的转移概率; 根据该转移概率, 对PSO算法的惯性权重ω和加速度因子c进行了讨论和解释, 研究了算法早熟收敛和发散等问题, 最后分析表明标准PSO算法以一定概率收敛到全局最优.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-05-08
  • 修回日期:  2012-08-06
  • 刊出日期:  2013-04-20

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