一种全局收敛的PSO算法及其收敛分析

被引：20

作者：

高浩 ^{[1
]}

冷文浩 ^{[2
]}

须文波 ^{[1
]}

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 中国船舶科学研究中心

来源：

控制与决策 | 2009年 / 24卷 / 02期

关键词：

粒子群; Gaussian; 收敛性; 变异; 蒙特卡罗模拟;

D O I：

10.13195/j.cd.2009.02.38.gaoh.013

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在分析了速度因子对微粒群算法影响的基础上,针对以往算法的弱点,提出了一种基于Gaussian变异全局收敛的粒子群算法.该算法使用全局变异因子使粒子具有了良好的全局搜索能力,并证明了它能以概率1收敛到全局最优解.同时使用了局部变异因子,使算法在局部搜索过程中具有较高的搜索精度.典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题.

引用

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