PSO算法收敛性分析研究综述

发布时间：2017-10-19 01:06

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【摘要】：粒子群算法是当前群智能计算中的一个热点。系统介绍了当前PSO算法收敛性分析中的一些重要研究方法,如常微分方程、Lyapunov稳定性理论、凸化理论、Markov链和随机逼近等方法。并指出未来研究的方向。
【作者单位】： 苏州工业园区服务外包职业学院人文艺术学院;
【关键词】： 粒子群算法 收敛性分析
【分类号】：TP18
【正文快照】： 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是模仿鸟类捕食行为的一种仿生算法.由于PSO收敛速度快、参数少简洁易操作,是求解连续优化问题的重要方法。但也存在着易陷入局部最优值、迭代后期搜索能力不强等缺陷。为提高PSO的搜索效率,众多学者进行了研究,提出了各种改进方

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 潘峰;周倩;李位星;高琪;;标准粒子群优化算法的马尔科夫链分析[J];自动化学报;2013年04期

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 王永青;冀志超;侯博;赵亮;;基于粒子群算法的三维扫描点云数据在机配准[J];组合机床与自动化加工技术;2016年12期

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5 黄素娟;祝进;王海龙;;含分布式光伏的配电网功率协调优化[J];电气自动化;2016年06期

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8 曾旭;杨铭;陆刚;陈振伟;戚星;;车间布局人因优化模型与应用研究[J];组合机床与自动化加工技术;2016年07期

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【相似文献】

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6 熊伟丽;徐保国;;粒子群算法在支持向量机参数选择优化中的应用研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

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中国博士学位论文全文数据库 前10条

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3 尹浩;求解Web服务选取问题的粒子群算法研究[D];东北大学;2014年

4 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大学;2006年

5 安镇宙;家庭粒子群算法及其奇偶性与收敛性分析[D];云南大学;2012年

6 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年

7 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年

8 胡成玉;面向动态环境的粒子群算法研究[D];华中科技大学;2010年

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张忠伟;结构优化中粒子群算法的研究与应用[D];大连理工大学;2009年

2 李强;基于改进粒子群算法的艾萨炉配料优化[D];昆明理工大学;2015年

3 付晓艳;基于粒子群算法的自调节隶属函数模糊控制器设计[D];河北联合大学;2014年

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5 梁计锋;基于改进粒子群算法的交通控制算法研究[D];长安大学;2015年

6 杨伟;基于粒子群算法的氧乐果合成过程建模研究[D];郑州大学;2015年

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8 樊伟健;基于混合混沌粒子群算法求解变循环发动机数学模型问题[D];山东大学;2015年

9 陈百霞;考虑风电场并网的电力系统无功优化[D];山东大学;2015年

10 戴玉倩;基于混合动态粒子群算法的软件测试数据自动生成研究[D];江西理工大学;2015年

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本文编号：1058161