| 一种基于参数扰动退火策略的神经网络全局优化新算法 |
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| 引用本文： | 马威,张国平,王正欧. 一种基于参数扰动退火策略的神经网络全局优化新算法[J]. 系统管理学报, 2002, 11(4): 314-318 |
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| 作者姓名： | 马威 张国平 王正欧 |
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| 作者单位： | 天津大学,系统工程研究所,天津,300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(79970042) |
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| 摘 要： | 针对非线性全局优化问题,提出了一种新算法它采用参数扰动策略,使Hopfield神经网络克服局部极值点的吸引,同时对参数扰动采用模拟退火算法,使扰动逐渐减小,直到扰动不能对最优解和最优值产生影响,从而得到全局最优解.通过对大量测试函数的仿真计算,充分体现了新算法在速度、精度和适应性方面的优势.本文还对算法的收剑性进行了理论分析.
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| 关 键 词： | 参数扰动 模拟退火 Hopfield神经网络 全局优化 |
| 文章编号： | 1005-2542(2002)04-0314-05 |
| 修稿时间： | 2002-04-15 |
A New Algorithm Based on Hopfield Neural Network with the Parameter Disturbances Simulated Annealing for the Global Optimization |
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