粒子群优化中的有限首次碰撞时间与随机收敛
摘要：粒子群优化的随机收敛分析被重新考虑，并指出之前得到的参数条件并不总是足以保证均方收敛到局部最优解。我们证明了即使对于像SPHERE这样简单的函数，在非最优的搜索空间的非平凡配置中也可能发生停滞。在这些情况下，基本PSO的收敛特性可能对于优化的目标，即在合理时间内找到足够好的解决方案，是有害的。为了表征算法的优化能力，我们建议使用期望的首次到达时间（FHT），即在接近最优解的搜索点被访问之前的时间。结果显示，基本PSO可能具有无限期望FHT，而本文介绍的一种算法，噪声PSO，对某些函数具有有限的期望FHT。
作者：Per Kristian Lehre and Carsten Witt
论文ID：1105.5540
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2011-05-30