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摘要:
给出了一类基于GBAS/tdlb策略改进蚁群算法的收敛性分析.证明了转移路径向量列是状态有限的马尔可夫链,通过分析代价函数值序列的条件期望,证明代价函数值序列是非负下鞅.算法首次发现最优解时的迭代次数是一个停时,证明了代价函数值序列的期望有限,进一步从代价函数值序列的停止过程得出算法在有限步内以概率1收敛.收敛性分析为探讨蚁群算法与其他仿生优化算法的融合奠定一定的理论基础.
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文献信息
篇名 蚁群算法的鞅过程及收敛性分析
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 蚁群算法 鞅过程 停时 收敛性分析 马尔可夫链
年,卷(期) 2013,(z1) 所属期刊栏目 智能机器人与智能系统
研究方向 页码范围 89-91
页数 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 游晓明 上海工程技术大学电子电气工程学院 65 380 11.0 17.0
2 刘升 上海工程技术大学管理学院 89 467 10.0 19.0
3 刘锴 上海工程技术大学电子电气工程学院 5 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
鞅过程
停时
收敛性分析
马尔可夫链
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
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88536
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