收敛指示器：用于粒子群优化实际收敛的改进且完全表征的参数边界
最优化与控制
2020-06-09 v1 神经与进化计算
摘要
粒子群优化（PSO）是一种针对连续黑箱优化问题的元启发式算法。本文关注粒子群的收敛性，即算法的开发阶段。我们引入了一种新的收敛指示器，可用于计算粒子最终会收敛到单点还是发散。利用该收敛指示器，我们给出了完全表征导致收敛群的参数区域的真实边界。与文献中通常使用的由收敛方差导出的边界相比，我们的边界扩展了保证收敛的参数区域。为评估我们的判据，我们描述了一种基于三次样条插值的数值近似方法。最后我们通过实验表明，我们的概念、公式及所得收敛边界代表了 PSO 的实际行为。
引用
@article{arxiv.2006.03944,
title = {The Convergence Indicator: Improved and completely characterized parameter bounds for actual convergence of Particle Swarm Optimization},
author = {Bernd Bassimir and Alexander Raß and Rolf Wanka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03944},
year = {2020}
}