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协同神经网络求解流动推销员问题方法——确保单回路的神经网络方法
引用本文:虞先玉,胡桂开,徐辉.协同神经网络求解流动推销员问题方法——确保单回路的神经网络方法[J].科学技术与工程,2009,9(4).
作者姓名:虞先玉  胡桂开  徐辉
作者单位:1. 东华理工大学数学与信息科学学院,抚州,344000
2. 广东商学院,广州,510320
基金项目:江西省自然科学基金,东华理工大学校长基金 
摘    要:神经网络方法求解流动推销员问题(Travel Salesman Problem,简称TSP问题)时,往往产生不满足TSP的单回路约束的不可行解.基于协同神经网络的方法解决TSP,并设计了一个回路合并算法,确保得到满足TSP的单回路约束的解.通过算例进行数值模拟,并且比较了新算法、标准遗传算法和标准模拟退火算法的求解结果.实验结果表明,说明该方法在求解TSP 问题上是行之有效的.

关 键 词:流动推销员问题  单回路约束  协同神经网络

Synergetic Neural Network for Solving Traveling Salesman Problem——The Algorithm Can Ensure Single Loop
YU Xian-yu,HU Gui-kai,XU Hui.Synergetic Neural Network for Solving Traveling Salesman Problem——The Algorithm Can Ensure Single Loop[J].Science Technology and Engineering,2009,9(4).
Authors:YU Xian-yu  HU Gui-kai  XU Hui
Institution:Mathematics and Message Technology Department;East China Institute of Technology;Fuzhou 344000;P.R.China;Guangdong University of Business Studies1;Guangzhou 510320;P.R.China
Abstract:Neural network to solve Travel Salesman Problem(TSP),the results sometimes are unfeasible solutions that do not fit single-loop constraint.Synergetic neural network is used to solve TSP,and then design a combine loop algorithm to ensure single-loop constraint.At last,through numerical simulating,the results of new algorithm,standard genetic algorithm and standard simulated annealing are compared.The results of experiment show the algorithm is efficient.
Keywords:travel salesman problem single-loop constraint synergetic neural network  
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