【摘 要】
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本文综述了Markov链描述分析标准GA的收敛性和收敛速度的分析研究，并借鉴此方法运用Markov链描述分析了PSO算法的收敛性；对PSO算法进行了简化，通过对系数的研究分析了其收敛性；研
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本文综述了Markov链描述分析标准GA的收敛性和收敛速度的分析研究，并借鉴此方法运用Markov链描述分析了PSO算法的收敛性；对PSO算法进行了简化，通过对系数的研究分析了其收敛性；研究了蚁群算法的原理，并运用动力系统进行了分析，通过仿真得出分析与原理吻合，还研究了参数对结果的影响；借用模拟退火算法及其数学机理，运用其高温下的强突跳性有利于避免陷入局部极小，低温下的趋化性寻优有利于提高局部搜索能力的特点对PSO算法进行了改进，使PSO算法不易陷入局部最优值，搜索结果更加精确；把PSO算法的“变异”机理运用到GA的变异中，使GA的变异更加趋于理性，通过对函数的仿真，也得到了不错的结果。
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