依概率收敛的改进粒子群优化算法

摘要：

粒子群优化算法是一种随机优化算法,但它不依概率1收敛到全局最优解.因此提出一种新的依概率收敛的粒子群优化算法.在该算法中,首先引入了具有探索和开发能力的两个变异算子,并依一定概率对粒子当前最好位置应用这两个算子,然后证明了该算法是依概率1收敛到ε-最优解.最后,把该算法应用到13个典型的测试函数中,并与其他粒子群优化算法比较,数值结果表明所给出的算法能够提高求解精度和收敛速度.

关键词：粒子群优化算法、随机优化算法、变异算子、依概率收敛、全局优化、进化计算、启发式算法、高斯分布

所属期刊栏目：12

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目11371071;辽宁省教育厅科学研究项目L2013426

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：511-518