一种基于参数扰动退火策略的神经网络全局优化新算法

• 作者: 张国平 王正欧 马威
• 来源期刊: 系统工程理论方法应用
• 学科: 数学
• 关键词: 参数扰动 模拟退火 Hopfield神经网络 全局优化
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 314-318
• 页数: 5页
• 分类号: O221.2
• 字数: 4455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2542.2002.04.011

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.

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	天津大学系统工程研究所	91	2104	28.0	41.0
2	马威	天津大学系统工程研究所	2	9	2.0	2.0
3	张国平	天津大学系统工程研究所	5	48	4.0	5.0