| 引用本文: | 任子晖,王坚,高岳林.马尔科夫链的粒子群优化算法全局收敛性分析[J].控制理论与应用,2011,28(4):462~466.[点击复制] |
| REN Zi-hui,WANG Jian,GAO Yue-lin.The global convergence analysis of particle swarm optimization algorithm based on Markov chain[J].Control Theory and Technology,2011,28(4):462~466.[点击复制] |
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| 马尔科夫链的粒子群优化算法全局收敛性分析 |
| The global convergence analysis of particle swarm optimization algorithm based on Markov chain |
| 摘要点击 4008 全文点击 3204 投稿时间：2009-12-29 修订日期：2010-04-23 |
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| DOI编号 10.7641/j.issn.1000-8152.2011.4.CCTA091639 |
| 2011,28(4):462-466 |
| 中文关键词 粒子群优化 转移概率 Markov链 状态空间 全局收敛性 |
| 英文关键词 particle swarm optimization(PSO) transition probability Markov chain state space global convergence |
| 基金项目 2009年上海市节能减排科技支撑重大项目(09DZ1203300);国家自然科学基金重大研究计划集成项目(91024131); 国家自然科学基金资助项目(60962006); 2010年上海市科委基础研究重点项目(10JC1415200). |
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| 中文摘要 |
| 本文对粒子群优化算法的全局收敛性进行了分析, 给出了粒子速度和位置的一步转移概率, 然后从粒子状态所构成的马尔科夫链着手, 分析了此马尔科夫链的一系列性质, 证明了粒子状态空间的可约性和非齐次性, 并验证粒子状态空间是非常返态的, 最后表明马尔科夫链不存在平稳过程的条件, 继而从转移概率的角度证明了算法不是全局收敛的.
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| 英文摘要 |
| We analyze the global convergence of particle swarm optimization(PSO) algorithm. The one-step transition probabilities of particle velocity and particle position are calculated. Several properties about this Markov chain are investigated. The reducibility and nonhomogeneity are proved. It is shown that the particle state space is non-recurrent. These properties show the nonexistence of conditions for this Markov chain to be a stationary process. Thus, we confirm from the transition probability that the PSO algorithm is not global convergent. |