【摘 要】
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算法的收敛性分析,不仅对算法提供了理论支持,而且能够提高算法的实际应用效率.在随机搜索算法的基础上给出一些粒子群算法收敛性的证明方法,并且修正了一篇论文中两个不正确
【机 构】
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内蒙古民族大学数学学院,内蒙古民族大学计算机与科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672301,61662057);符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)2016年度开放基金项目(93K172016K05)
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算法的收敛性分析,不仅对算法提供了理论支持,而且能够提高算法的实际应用效率.在随机搜索算法的基础上给出一些粒子群算法收敛性的证明方法,并且修正了一篇论文中两个不正确的收敛性证明.而且将粒子群算法的收敛性证明扩展到免疫粒子群算法中,证明了由张超等人提出的基于自适应搜索的免疫粒子群算法的收敛性,对于以后免疫粒子群算法的改进和使用有很大的帮助.
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