T-S模糊粒子群优化建模及稳定性分析

冯纪强; 谢维信; 徐晨

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T-S模糊粒子群优化建模及稳定性分析

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- T-S模糊粒子群优化建模及稳定性分析
- A T-S Fuzzy PSO Model and Its Stability Analysis
- 电子学报 2011年39卷第5期页码：1150-1153
- 作者机构：
  
  1. 深圳大学ATR国防科技重点实验室,广东,深圳,518060
  2. 深圳大学智能计算科学研究所,广东,深圳,518060
  3. 深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳,518060
  4. 深圳大学智能计算科学研究所广东深圳,518060
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然基金 (No.61070087,No.61001183);国防科技重点实验室基金 (No.9140C8004011007);深圳市南山区科技计划项目 (No.南科院2009046)
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2011
- 稿件说明：
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冯纪强, 谢维信, 徐晨. T-S模糊粒子群优化建模及稳定性分析[J]. 电子学报, 2011,39(5):1150-1153.

FENG Ji-qiang, XIE Wei-xin, XU Chen. A T-S Fuzzy PSO Model and Its Stability Analysis[J]. Acta Electronica Sinica, 2011, 39(5): 1150-1153.
冯纪强, 谢维信, 徐晨. T-S模糊粒子群优化建模及稳定性分析[J]. 电子学报, 2011,39(5):1150-1153. DOI：

FENG Ji-qiang, XIE Wei-xin, XU Chen. A T-S Fuzzy PSO Model and Its Stability Analysis[J]. Acta Electronica Sinica, 2011, 39(5): 1150-1153. DOI：

摘要

在粒子群优化问题空间是一维有界的前提下

本文结合T-S模糊框架提出了一种模糊粒子群优化模型

即粒子群优化中的速度和位置迭代公式变换为一个带时变非线性反馈的线性时不变系统

将其嵌入到T-S模糊状态模型

同时将粒子的认知部分和社会部分随机加权和的反向运动作为T-S模糊状态反馈控制.针对该模型

本文根据T-S稳定性理论和非线性随机系统Lyapunov稳定性理论分情况探讨了其稳定性.

Abstract

Assuming that the solution space is a one-dimensional bounded space

we present a T-S fuzzy stochastic PSO model.PSO is viewed as a time-invariant linear plant with a time-varying feedback controller that is embedded in the T-S fuzzy state system.The randomly weighted sum of the cognition and social components is used as the state feedback controller in the local linear state system.The asymptotic stability of the new model is discussed in two different cases using the Lyapunov stability theory of the nonlinear stochastic systems.

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