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PSO算法的收敛性及参数选择研究
引用本文:刘晓峰,陈通.PSO算法的收敛性及参数选择研究[J].计算机工程与应用,2007,43(9):14-17.
作者姓名:刘晓峰  陈通
作者单位:天津大学,管理学院,天津,300072
摘    要:PSO算法(微粒群算法)是一种仿生优化技术,目前国内外对该算法的研究成果已经很丰富。然而PSO的数学基础还显得相对薄弱,对该算法的研究也仅仅限于在一维问题域内的收敛情况,对二维以及多维算法域收敛稳定性还缺乏深刻且具有普遍意义的理论分析。因此,在介绍分析一维问题域算法收敛的基础上,研究PSO算法在二维以及多维算法域内的收敛情况,从而寻求更加有利于微粒群算法收敛的参数选择。

关 键 词:微粒群算法  收敛性研究  参数选择
文章编号:1002-8331(2007)09-0014-04
修稿时间:2006-12

Study on convergence analysis and parameter choice of Particle Swarm Optimization
LIU Xiao-feng,CHEN Tong.Study on convergence analysis and parameter choice of Particle Swarm Optimization[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(9):14-17.
Authors:LIU Xiao-feng  CHEN Tong
Affiliation:School of Management,Tianjin University,Tianjin 300072, China
Abstract:Particle Swarm Optimization(PSO) is an optimization algorithm based on population invented by Eberhart and Kennedy.Up to this day,there are many articles regarding PSO.However,the systemic and profound research and analysis of convergence of the algorithm is rare,and there are only some limited researches focusing on the convergence of one-dimension-domain problem.Therefore this article aims at studying the convergence of the Particle Swarm Optimization in multiple-dimension-domain problem,looking forward to seeking better parameters to carry out the algorithm.
Keywords:Particle Swarm Optimization(PSO)  convergence analysis  choice of parameters
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