一种全局收敛的PSO算法及其收敛分析
来源期刊：控制与决策2009年第2期
论文作者：高浩 冷文浩 须文波
文章页码：196 - 201
关键词：粒子群;Gaussian;收敛性;变异;蒙特卡罗模拟;
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.
高浩1，冷文浩2，须文波1
1. 江南大学信息工程学院2. 中国船舶科学研究中心
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.
关键词：粒子群;Gaussian;收敛性;变异;蒙特卡罗模拟;
