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用改进的噪声混沌神经网络模型求解组合优化问题
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
作者姓名:谢传泉  何晨  诸鸿文
作者单位:上海交通大学,电子工程系,上海,200030;上海交通大学,电子工程系,上海,200030;上海交通大学,电子工程系,上海,200030
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目 ( 6 9735 10 1)
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%。

关 键 词:混沌  神经网络  推销员问题  组合优化
文章编号:1006-2467(2002)03-0351-04
修稿时间:2001-03-09

Improved Noisy Chaotic Neural Networks for Solving Combinatorial Optimization Problems
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
Authors:XIE Chuan quan  HE Chen  ZHU Hong wen
Abstract:
Keywords:chaos  neural network  travel salesman problem(TSP)  combinatorial optimization
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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