| 用改进的噪声混沌神经网络模型求解组合优化问题 |
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| 引用本文： | 谢传泉,何晨,诸鸿文.用改进的噪声混沌神经网络模型求解组合优化问题[J].上海交通大学学报,2002,36(3):351-354. |
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| 作者姓名： | 谢传泉 何晨 诸鸿文 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,电子工程系,上海,200030 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目 ( 6 9735 10 1) |
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| 摘 要： | 混沌模拟退火方法（CSA）在解决组合优化问题时有很强的搜索能力。其中系数α代表能量函数对动态性的影响，α太大，能量函数影响太强，以至于无法得到暂态混沌现象，α太小，能量函数的影响太弱，从而无法收敛到最优解。提出了一种自适应参数动态调整方法，随着能量函数的逐渐减小，通过加大α，保持能量函数在整个搜索过程中对搜索动态性保持一定的影响，从而加快搜索速度，同时保持搜索的精度。计算机仿真结果表明，在保持和增强搜索能力的同时，文中动态参数算法所用时间与现有的算法相比可以减少20％－50％。
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| 关 键 词： | 噪声 混沌 神经网络模型 组合优化问题 推销员问题 |
| 文章编号： | 1006-2467(2002)03-0351-04 |
| 修稿时间： | 2001年3月9日 |
Improved Noisy Chaotic Neural Networks for Solving Combinatorial Optimization Problems |
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| XIE Chuan quan,HE Chen,ZHU Hong wen.Improved Noisy Chaotic Neural Networks for Solving Combinatorial Optimization Problems[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2002,36(3):351-354. |
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| Authors: | XIE Chuan quan HE Chen ZHU Hong wen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | chaos neural network travel salesman problem(TSP) combinatorial optimization |
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