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题名粒子群优化算法模型分析
被引量：67
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作者
潘峰
陈杰
甘明刚
蔡涛
涂序彦
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机构
北京理工大学信息科学技术学院自动控制系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第3期368-377,共10页
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基金
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划(20010248)资助
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文摘
粒子群优化算法在优化问题中体现出良好的性能,但目前还没有对其运动特性,尤其是参数的选择与当粒子群体陷入局部极值点导致的早熟收敛情况的详细分析．分析了PSO算法中的三种粒子模型(Gbest,Pbest,Commom模型)的运动特性,给出了Gbest模型和Pbest 模型在没有新息获取时,单信息条件下的最大搜索空间．进一步证明了在减少了Lipschitz条件约束的条件下,Common模型渐进稳定的充分条件,将算法中惯量因子的取值范围扩大到 (-1,1),并从物理上进行了解释．
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关键词
粒子群优化算法
单信息最大搜索空间
渐进稳定性
充分条件
LIPSCHITZ条件
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Keywords
Particle swarm optimizer （PSO）, the largest covering space （LCS）, asymptotic stability, sufficient condition, Lipschitz constraint
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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