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刘兆广副教授以第一作者身份分别在我校特类期刊《Expert Systems With Applications》上发表论文《Hybrid non-parametric particle swarm optimization and its stability analysis》，在A类期刊《电子学报》上发表论文《一种快速收敛的非参数粒子群优化算法及其收敛性分析》。主要研究成果如下：
粒子群优化算法作为一种基于群体智能的新兴优化算法，在解决对多模态，复杂的优化问题时性能优异，并在工程实践中得到了广泛的应用。在算法研究中，如何根据实际优化问题，调整粒子群算法的参数，从而达到最佳搜索效果，这一直是研究的一个热点和难点。本研究中另辟蹊径，提出了一种非参数的粒子群优化算法，从而避免了参数的调节问题。本研究算法融合了多种学习策略，包含multi-crossover操作符，vertical crossover操作符，以及exemplar-based学习策略，从而达到了全局搜索和局部搜索的平衡。进一步地，本研究还对提出的算法进行了一阶和二阶的稳定性分析，根据分析结果，提出的粒子群优化算法的种群收敛于搜索空间中的一个固定位置，同时粒子群的位置方差（二阶）收敛于零点。
撰稿：刘兆广
编审：吕海霞
