用具有混沌特性的神经网络解任务分配问题

• 作者: 乔清理 王正欧 王秀宏
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 混沌吸引子 任务分配问题
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 146-150
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5781.2001.02.013

摘要

利用由一对相互藕合的混沌吸引子作为神经元构造的混沌神经网络来解决任务分配 问题.通过与传统Hopfield人工神经网络解决任务分配问题相比，混沌神经网络具有更强的 全局搜索能力和寻优能力.实时分布处理系统任务分配问题实例仿真结果表明，该网络解任 务分配问题有效地避免了Hopfield人工神经网络极易陷入局部极小的缺陷，并具有更高的搜索效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正欧	天津大学管理学院	91	2104	28.0	41.0
2	乔清理	天津大学精仪学院	9	147	6.0	9.0
3	王秀宏	天津大学管理学院	23	236	9.0	14.0