标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析

被引：30

作者：

潘峰

周倩

李位星

高琪

机构：

[1] 北京理工大学自动化学院

来源：

自动化学报 | 2013年 / 39卷 / 04期

关键词：

粒子群优化算法; 马尔科夫链; 全概率公式; 全局收敛;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; O211.62 [马尔可夫过程];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

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.

引用

页码：381 / 389

页数：9

共 12 条

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