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J-GLOBAL ID：201802283104091481   整理番号：18A0131277

粒子群最適化アルゴリズムの収束解析【Powered by NICT】

On convergence analysis of particle swarm optimization algorithm

著者 (2件)： Xu Gang (Department of Mathematics, Nanchang University, Nanchang 330031, China) ,  Yu Guosong (Department of Mathematics, Nanchang University, Nanchang 330031, China)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 333  ページ： 65-73  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 集団ベースの確率論的最適化アルゴリズム,粒子群最適化(PSO)は,多くの複雑な最適化問題を解くために成功裡に使用した。しかしアルゴリズム収束の解析は現在までまだ不十分である。本論文では,マルチンゲール理論は,標準PSO(粒子群最適化(SPSO)の収束を解析した。群状態配列を定義し,そのMarkov特性をSPSOの理論に従って調べた。二閉集合,最適粒子状態集合と最適群状態集合を得た。その後,スーパマルチンゲールが最良の適応度の粒子群の進化的配列として導いた。最後に,SPSO収束解析は,スーパマルチンゲール収束定理の観点から行った。著者らの結果は,SPSO確率における大域的最適に達することを示した。SPSOの解析は,量子挙動粒子群最適化(QPSO)も大域的収束アルゴリズムことを証明した。本研究でSPSO収束の証明である新しい,簡単で特異的な実施しなくてもより効果的であった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  確率論 ,  マルチンゲール ,  最適化問題
準シソーラス用語： 適応度 ,  *最適アルゴリズム ,  *収束解析 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： パーティクルスワーム最適化 ,  収束 ,  Markov連鎖 ,  マルチンゲール理論

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  収束解析