【摘 要】
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在现有分析结论的基础上,分别采用优化的凸性理论和概率收敛理论,分析了粒子群(Particle swarm optimization,PSO)算法的交互性和随机性对算法的影响.分析得出,在不考虑随机
【机 构】
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福建工程学院计算机与信息科学系,福建工程学院管理学院
【基金项目】
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福建省资助省属高校基金（JK2011035）,福建工程学院人才启动基金（E0600100）资助
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在现有分析结论的基础上,分别采用优化的凸性理论和概率收敛理论,分析了粒子群(Particle swarm optimization,PSO)算法的交互性和随机性对算法的影响.分析得出,在不考虑随机性的条件下,当PSO算法优化单峰函数时,交互性使粒子最终收敛于全局最优粒子位置;当PSO算法优化多峰函数时,交互性未必使粒子最终收敛于全局最优位置.但如果考虑随机性,算法优化的目标函数无论是单峰函数还是多峰函数,粒子都会依概率收敛于最优位置.通过基准函数的实验验证了分析的结论.
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