粒子群优化中的有限首次命中时间与随机收敛
神经与进化计算
2011-05-30 v1
摘要
我们重新考虑了粒子群优化的随机收敛分析，并指出先前获得的参数条件并不总是足以保证均方收敛到局部最优。我们表明，即使对于像SPHERE这样的简单函数，停滞实际上也可能发生在搜索空间的非最优部分中的非平凡配置上。在这些情况下，基本PSO的收敛性质可能不利于优化的目标，即在合理时间内发现足够好的解。为了刻画算法的优化能力，我们建议使用期望首次命中时间(FHT)，即访问最优值附近搜索点所需的时间。结果表明，基本PSO可能具有无限的期望FHT，而本文引入的算法——噪声PSO——在某些函数上具有有限的期望FHT。
引用
@article{arxiv.1105.5540,
title = {Finite First Hitting Time versus Stochastic Convergence in Particle Swarm Optimisation},
author = {Per Kristian Lehre and Carsten Witt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1105.5540},
year = {2011}
}
备注
An extended version of a paper that will appear in the Proceedings of the 9th Metaheuristics International Conference (MIC 2011), Udine, Italy, July 25th-28th, 2011