杨松铭
- 作品数：3 被引量：54H指数：1
- 供职机构：西安工程大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于CS算法的Markov模型及收敛性分析被引量：54
- 2012年
- 为完善布谷鸟搜索(CS)算法的收敛性理论,建立CS算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上通过分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明CS算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件。通过仿真实验验证CS算法可收敛于全局最优,从而确保CS算法的全局收敛性。
- 王凡贺兴时王燕杨松铭
- 关键词：MARKOV链全局收敛性
- 粒子群算法及其在多目标优化中的应用
- 多目标优化问题是我们在现实生活中经常遇见的一类优化问题，其主要特点是各个目标之间可能是相互矛盾的，所以要使所有目标一起达到最优的解一般是不存在的，即一个解也许在某一目标来说是较好的，但是对于其他目标来说却是较差的。所有的...
- 杨松铭
- 关键词：粒子群算法多目标优化问题混沌搜索多目标优化算法
- 文献传递
- 一种基于混沌序列的粒子群优化算法
- 2011年
- 提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性的特点,对于陷入局部极小点的粒子,引入混沌序列重新初始化,从而使惰性粒子能够跳出束缚并快速搜寻到全局最优解。对几个经典函数的测试计算表明,其在收敛速度和精度上均优于标准的PSO算法。
- 杨松铭
- 关键词：粒子群混沌序列TENT映射
