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马尔科夫链的粒子群优化算法全局收敛性分析
被引量:
30
1
作者
任子晖
王坚
高岳林
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期462-466,共5页
本文对粒子群优化算法的全局收敛性进行了分析,给出了粒子速度和位置的一步转移概率,然后从粒子状态所构成的马尔科夫链着手,分析了此马尔科夫链的一系列性质,证明了粒子状态空间的可约性和非齐次性,并验证粒子状态空间是非常返态的,最...
本文对粒子群优化算法的全局收敛性进行了分析,给出了粒子速度和位置的一步转移概率,然后从粒子状态所构成的马尔科夫链着手,分析了此马尔科夫链的一系列性质,证明了粒子状态空间的可约性和非齐次性,并验证粒子状态空间是非常返态的,最后表明马尔科夫链不存在平稳过程的条件,继而从转移概率的角度证明了算法不是全局收敛的.
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关键词
粒子群优化
转移概率
MARKOV链
状态空间
全局收敛性
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职称材料
题名
马尔科夫链的粒子群优化算法全局收敛性分析
被引量:
30
1
作者
任子晖
王坚
高岳林
机构
同济大学计算机集成制造系统研究中心
安徽农业
大学
信息与
计算机
学院
北方民族
大学
信息与
计算
科学学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期462-466,共5页
基金
2009年上海市节能减排科技支撑重大项目(09DZ1203300)
国家自然科学基金重大研究计划集成项目(91024131)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(60962006)
2010年上海市科委基础研究重点项目(10JC1415200)
文摘
本文对粒子群优化算法的全局收敛性进行了分析,给出了粒子速度和位置的一步转移概率,然后从粒子状态所构成的马尔科夫链着手,分析了此马尔科夫链的一系列性质,证明了粒子状态空间的可约性和非齐次性,并验证粒子状态空间是非常返态的,最后表明马尔科夫链不存在平稳过程的条件,继而从转移概率的角度证明了算法不是全局收敛的.
关键词
粒子群优化
转移概率
MARKOV链
状态空间
全局收敛性
Keywords
particle swarm optimization(PSO)
transition probability
Markov chain
state space
global convergence
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
马尔科夫链的粒子群优化算法全局收敛性分析
任子晖
王坚
高岳林
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
30
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