一种结合次梯度的粒子群全局优化算法

摘要：

为优化不可微且非凸的连续目标函数,提出了结合次梯度的粒子群全局优化算法(SGPSO).在优化算法中,首次提出利用次梯度方向来更新粒子群算法中粒子的搜索速度方案.加上与粒子相互间的通信机制配合,改进方案提高了寻得全局最优的机率.进一步地,在次梯度迭代过程中,提出其中的步长函数需要满足关于次梯度幅值是低阶无穷小且关于迭代时刻是递减的充分条件保证序列稳定收敛.最后,针对标准库给出了SG-PSO的实验和比较以验证其有效性,结果表明提出的算法能很好地实现目标函数的全局优化,且收敛效果更好.

关键词：全局优化、粒子群优化、次梯度、步长函数

所属期刊栏目：32

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61103121;广东省自然科学基金资助项目S2012010008881,S2013010016601

在线出版日期：2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1007-1010