PSO方法的收敛性及基于微分演化的参数确定策略

吉林大学学报(工学版)

PSO方法的收敛性及基于微分演化的参数确定策略

潘冠宇¹，刘大有¹，窦全胜²，刘晓华²

1.吉林大学计算机科学与技术学院，长春 130012; 2.山东工商学院信息与电子工程学院，山东烟台264005)

收稿日期:2006-06-21 修回日期:2006-08-29 出版日期:2007-07-01 发布日期:2007-07-01
通讯作者: 刘大有

Convergence property and parametersselection strategy base on differential evolution of PSO

Pan Guan-yu¹，Liu Da-you¹，Dou Quan-sheng²，Liu Xiao-hua²

1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China; 2.School of Information and Electronics Engineering, Shandong Institute of Business and Technology, Yantai 264005, China

Received:2006-06-21 Revised:2006-08-29 Online:2007-07-01 Published:2007-07-01
Contact: Liu Da-you

摘要/Abstract

摘要： 对已有关于PSO收敛性的研究结果进行了必要的修正和完善，并提出了一种不依赖个人经验的参数选择策略。针对特定问题，将PSO方法的性能表示成参数的函数，从而将参数选择问题转变成函数优化问题。同时，采用微分演化方法来确定PSO的最佳参数，收到了较好的效果。

关键词: 人工智能, 粒子群优化, 收敛性, 参数选择, 微分演化

Abstract: It was modified and completed that the previous research result on PSO convergence property and proposed a new strategy on parameter selection which did not depend on expert experience. It transformed the parameterselection problem into functional optimization problem by creating a function of the PSO property parameters. The result is also very promising in finding the optimal parameters of PSO by differential evolution.

Key words: artificial intelligence, particle swarm optimization, convergence property, parametersselection, differential evolution

中图分类号:

TP182

潘冠宇，刘大有，窦全胜，刘晓华 . PSO方法的收敛性及基于微分演化的参数确定策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2007, 37(04): 842-845.

Pan Guan-yu，Liu Da-you，Dou Quan-sheng，Liu Xiao-hua . Convergence property and parametersselection strategy base on differential evolution of PSO[J]. 吉林大学学报(工学版), 2007, 37(04): 842-845.

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[1]	赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
[2]	董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577.
[3]	顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585.
[4]	刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[5]	王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205.
[6]	张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213.
[7]	黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[8]	黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865.
[9]	李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[10]	刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881.
[11]	王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532.
[12]	杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[13]	刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544.
[14]	曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603.
[15]	李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611.

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