交替捕食的粒子群优化算法及其粒子轨迹收敛性分析

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dwqxq1234

【摘要】

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为避免算法陷入局部极值,在捕食者–猎物协同进化机制基础上,提出了一种交替捕食的粒子群优化算法（APPSO）.对该算法迭代过程进行了分析,给出并证明了粒子运动轨迹收敛的充分条

【作者】

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李军军黄有方杨斌

【机构】

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上海海事大学科学研究院,上海海事大学商船学院

【出处】

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控制理论与应用

【发表日期】

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2013年7期

【关键词】

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粒子群优化交替捕食者猎物收敛性分析 particle swarm optimization alternately predator prey

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（51279099）, 上海市科学技术委员会基金资助项目（12ZR1412500）, 上海市教委科研创新基金资助重点项目（13ZZ124）, 上海市教育委员会和上海市教育发展基金会“曙光计划”基金资助项目（12SG40）

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为避免算法陷入局部极值,在捕食者–猎物协同进化机制基础上,提出了一种交替捕食的粒子群优化算法（APPSO）.对该算法迭代过程进行了分析,给出并证明了粒子运动轨迹收敛的充分条件.为使粒子运动轨迹可靠收敛,构建了一种参数设置方法.通过迭代矩阵谱半径计算、SQRT序列采样,对该算法的粒子轨迹收敛速度进行了分析.基准测试函数仿真结果表明,交替捕食的PSO算法具有较佳的搜索性能.

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