【英文题名】
The Research of Basic Theory and Improvement on Particle Swarm Optimization
【作者】
刘建华 ;
【导师】
樊晓平 ;
【学位授予单位】
中南大学 ;
【学科专业名称】
控制科学与工程
【学位年度】
2009
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
中南大学
【网络出版投稿时间】
2009-10-23
【关键词】
粒子群算法 ;
收敛性 ;
相似度 ;
进化计算 ;
二进制PSO ;
【英文关键词】
Particle Swarm Optimization ;
Convergence ;
Similarity ;
Evolutionary Computation ;
Binary PSO ;
【中文摘要】
粒子群算法在仿真生物群体社会活动的基础上,通过模拟群体生物相互协同寻优能力,从而构造出一种新的智能优化算法。但粒子群算法本身来源于生物群体现象,其理论基础并不完备。而且由于其属于随机的近似优化算法,主要应用于连续区域,因此该算法存在早熟收敛和对离散性的问题难以应用的缺点。因此,对粒子群算法的理论分析、算法改进及离散性问题的研究具有重要意义的。本文在前人工作的基础上对标准粒子群算法和离散二进制粒子群算法进行分析、改进,获得以下结果:
(1)粒子群算法是一种启发式随机优化算法,每个粒子追逐自身最优粒子和全局最优位置搜索,并且追逐时带有随机因素。粒子群算法在这种随机搜索过程中,粒子最终会收敛于群体最优粒子。本文在增加随机性和粒子最优点更新的条件下,理论上证明了粒子的轨迹收敛于群体最优粒子位置。根据分析的理论结果,进一步说明了算法权重选择的原理。
(2)由于粒子轨迹最终收敛于群体最优粒子,本文定义一个粒子间的相似度概念,设计计算群体粒子的多样性的概念公式—聚集度—通过计算群体粒子与群体最优粒子的平均相似度,度量粒子群的多样性程度。根据群体聚集度及其与群体最优粒子相似度,每个粒子随机产生...
【英文摘要】
Particle Swarm Optimization is an intelligence algorithm constructed by the simulation of biologic swarm social activity, which imitated cooperative ability of searching optimal location of biologic swarm and is developed as an optimization algorithm. But, because it is a stochastic approximate algorithm, the theory of Particle Swarm Optimization is incomplete, and there exist deficiencies on premature convergence and difficulty of application in discrete problem. So, the research on the theory analy...
【更新日期】
2009-10-30
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