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基于可达状态集扩张的粒子群算法收敛性改进
被引量:
4
1
作者
蔡昭权
黄翰
+1 位作者
郑宗晖
罗伟
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期44-47,共4页
针对粒子群算法(PSO)改进设计缺乏数学模型和理论依据支持的问题,研究建立了PSO的吸收态马尔可夫过程模型,并提出了可达状态集作为收敛性分析的关键指标.与以往的收敛性分析不同,研究从可达状态集扩张的角度提出了PSO收敛性对比的理论,...
针对粒子群算法(PSO)改进设计缺乏数学模型和理论依据支持的问题,研究建立了PSO的吸收态马尔可夫过程模型,并提出了可达状态集作为收敛性分析的关键指标.与以往的收敛性分析不同,研究从可达状态集扩张的角度提出了PSO收敛性对比的理论,并基于此提出了PSO全局收敛性改进的方法.最后,以改进综合学习粒子群算法CLPSO(comprehensive learning particle swarm optimization)为例验证了提出模型与理论的有效性.
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关键词
人工智能
群体智能
粒子群算法
收敛性改进
可达状态集扩张
原文传递
题名
基于可达状态集扩张的粒子群算法收敛性改进
被引量:
4
1
作者
蔡昭权
黄翰
郑宗晖
罗伟
机构
惠州学院网络中心
华南理工大学软件学院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期44-47,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873078
60673062
60803052)
文摘
针对粒子群算法(PSO)改进设计缺乏数学模型和理论依据支持的问题,研究建立了PSO的吸收态马尔可夫过程模型,并提出了可达状态集作为收敛性分析的关键指标.与以往的收敛性分析不同,研究从可达状态集扩张的角度提出了PSO收敛性对比的理论,并基于此提出了PSO全局收敛性改进的方法.最后,以改进综合学习粒子群算法CLPSO(comprehensive learning particle swarm optimization)为例验证了提出模型与理论的有效性.
关键词
人工智能
群体智能
粒子群算法
收敛性改进
可达状态集扩张
Keywords
artificial intelligence
swarm intelligence
particle swarm optimization
convergence improvement
expanding attaining-state set
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可达状态集扩张的粒子群算法收敛性改进
蔡昭权
黄翰
郑宗晖
罗伟
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
4
原文传递
已选择
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参考文献
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