蝙蝠算法的Markov链模型分析

发布时间：2018-05-26 00:01

  本文选题：Markov链 + 蝙蝠算法　； 参考：《计算机工程》2017年07期

【摘要】：针对当前蝙蝠算法的性能改进缺少严谨的收敛性证明,导致算法的改进不具备明确的理论意义的问题,从数学概率以及蝙蝠算法状态转移满足Markov过程的角度为出发点,通过建立合理的Markov链模型研究蝙蝠个体状态的转移行为,论证蝙蝠群体状态空间具有可约性和齐次性,从理论上证明蝙蝠算法满足随机算法的收敛准则,保证算法能100%收敛到全局最优解。
[Abstract]:In view of the lack of rigorous convergence proof for the performance improvement of the current bat algorithm, which leads to the lack of clear theoretical significance for the improvement of the algorithm, the mathematical probability and the state transition of the bat algorithm satisfying the Markov process are taken as the starting point. By establishing a reasonable Markov chain model to study the individual state transfer behavior of bats, the reducibility and homogeneity of the bat population state space are demonstrated. It is theoretically proved that the bat algorithm satisfies the convergence criteria of the stochastic algorithm. The algorithm is guaranteed to converge to the global optimal solution by 100%.
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信工程学院;杭州电子科技大学电子信息学院;
【基金】：浙江省自然科学基金青年基金(LQ13F010010) 浙江省重点科技创新团队项目(2013TD03) 浙江省“电子科学与技术”重中之重学科开放基金(GK13020320003/004)
【分类号】：O211.62;TP18

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本文编号：1935162