结合SA算法的快速微粒群优化算法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：h135zy

【摘要】

：

理论上已经证明PSO算法用所有微粒的当前位置与全体最好位置相同时算法停止作为收敛准则是有缺陷的，不能保证全局收敛。而已经证明模拟退火算法依概率1收敛于全局最优解集，因此

【作者】

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林令娟刘希玉

【机构】

：

山东师范大学信息科学与工程学院,山东师范大学管理与经济学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2011年8期

【关键词】

：

微粒群优化算法全局收敛协同搜索模拟退火算法 partical swarm optimization global convergence cooperat

【基金项目】

：

国家自然科学基金：（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60873058,No.60743010）,山东省自然科学基金重点项目（No.Z2007G03）,山东省教育部科学与技术工程,山东省＂泰山学者＂工程.

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理论上已经证明PSO算法用所有微粒的当前位置与全体最好位置相同时算法停止作为收敛准则是有缺陷的，不能保证全局收敛。而已经证明模拟退火算法依概率1收敛于全局最优解集，因此可将模拟退火算法作为PSO算法的收敛判据。将模拟退伙算法和微利群优化算法结合起来，保证PSO算法的全局收敛性，提高了收敛的速度和效率。实验结果证明了其有效性

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