杨大地
- 作品数：29 被引量：100H指数：6
- 供职机构：重庆大学数理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 分层粒子群优化算法被引量：10
- 2009年
- 针对粒子群优化算法存在进化后期局部搜索能力不强、收敛速度变慢的问题,提出一种分层粒子群优化算法。利用标准粒子群优化算法在整个搜索空间内进行全局搜索,由全局搜索获得的较优个体产生局部搜索区域,在局部区域内进行进一步搜索。为避免陷入局部最优,采用动态调整局部搜索区域的策略,保持算法的全局收敛性。通过典型测试函数计算表明,该算法的收敛速度和局部搜索能力有明显改善。
- 马翠周先东杨大地
- 关键词：全局搜索局部搜索
- 遗传优化神经网络的一种改进算法被引量：4
- 2006年
- 提出一种搜索算子,结合自适应交叉和变异算子,构成了遗传优化神经网络的一种改进算法。将这种算法用于一个算例的计算,与遗传优化BP算法相比较,发现遗传优化BP算法出现了网络瘫痪问题,改进算法则取得了较好的运算结果。
- 陈斌杨大地
- 关键词：BP算法遗传算法网络瘫痪
- 基于DNA遗传算法的曲面最短路径问题被引量：4
- 2007年
- DNA遗传算法采用遗传算法的整体结构,借助生物学DNA技术,利用DNA双螺旋结构和碱基互补配对原则进行编码运算,继承了遗传算法全局搜索的能力,提高了算法的有效性和收敛速度,避免了经典的遗传算法容易出现的"早熟收敛"和"收敛速度慢"的难题,求解了曲面最短路径规划问题。数值仿真实例证明了该算法的有效性和实用性。
- 张雷杨大地冉戎
- 关键词：DNA计算遗传算法
- 基于模糊神经网络的设备故障诊断分析被引量：6
- 2005年
- 建立了一个模糊神经网络,用主成分分析法提取故障发生的特征运行参数,确定所建立的模糊神经网络的输入向量个数,再用动态聚类法对所采集的大样本进行故障分类,确定所建立的模糊神经网络的输出向量个数。根据采集的样本训练出模糊神经网络的连接矩阵,然后对单个的联想记忆网络进行合成,实现故障的诊断。通过具体的实例,给出诊断过程。
- 周成容杨大地
- 关键词：模糊神经网络故障诊断特征提取
- 一类特殊的k步k阶公式
- 2008年
- 考虑一类k步k+1阶线性多步法∑kj=1αjyi+j=h(βk-1fi+k-1+βkfi+k),αk=1,βk≠0,通过改进这类k步k+1阶公式可以得到一类更稳定的k阶线性k步法隐式公式,使原来稳定区域比较小,甚至没有稳定区域和不收敛的公式,都变为A(α)稳定.并用数值实验证明了这类公式对刚性方程问题的有效性.
- 郑兴武杨大地刘冬兵
- 关键词：初值问题线性多步方法稳定性
- 均匀两点交叉遗传算法被引量：17
- 2004年
- 提出一种均匀的两点交叉算子,并通过理论分析证明,能够扩大遗传算子的搜索子空间,使收敛结果更趋于最优解。两类算例表明,所提出的交叉操作易于实施,且有效。
- 杨大地张春涛
- 关键词：遗传算法收敛性
- 一类k步k+2阶的二阶导数方法
- 2008年
- Enright方法是一类k步k+2阶的二阶导数线性多步法,其中1-7步法公式都具有刚性稳定性,适用于刚性方程组求解.寻找到一类非Enright类型的可用于刚性方程组求解的k步k+2阶的二阶导数线性多步法,其中1-8步法公式都具有刚性稳定性且稳定区域比同阶的Enright方法大.数值实验证明了这类公式对刚性方程问题有效.
- 杨大地郑兴武
- 关键词：线性多步法二阶导数
- 一个绝对稳定区域较大的3阶隐式线性3步法公式被引量：1
- 2008年
- 推导了一个3阶隐式线性3步法公式,它的绝对稳定区间达到(-67.073,0),可用于常微分方程初值问题的求解,且具有较好的稳定性.验证了公式的相容性和收敛性,并描绘出稳定区域,最后用数值试验证明了此公式对轻度或中度刚性问题的有效性.
- 杨大地刘晓岑
- 关键词：线性多步法绝对稳定性
- 随机利率下的一类特殊年金被引量：3
- 2009年
- 研究在随机利率相互独立条件下的某些延付年金的积累值的计算问题,目的在于研究积累值的期望和方差.研究了在随机利率相互独立条件下的期末付虹式年金,期末付平顶虹式年金,期末付倒虹式年金和期末付倒平顶虹式年金的积累值的期望和方差,并且给出了积累值的期望和方差的计算公式.
- 刘凌晨杨大地李婷张雷
- 关键词：随机利率年金
- 求解运输问题的GAPSO算法被引量：7
- 2008年
- 运输问题是一个应用非常广泛的问题,传统方法对于大规模的运输问题求解比较复杂,而一些基于随机搜索算法的方法对于其约束条件的处理又比较困难。基于运输问题约束条件的特殊性,设计了一种产生可行解的方法,将对约束条件的处理转化到了算法设计之中。在此基础上,又设计了基于遗传算法和粒子群优化算法的求解运输问题的GAPSO算法,为避开对非可行解的处理,该算法对迭代过程也进行了特殊设计,从而简化了运用随机搜索算法解决运输问题的过程。最后给出了三个实例验证,通过对验证结果分析和比较,说明该算法在时间复杂度和收敛性方面都具有其优良性,是行之有效的。
- 周先东杨大地马翠
- 关键词：运输问题遗传算法粒子群优化算法
