广义Gauss模型及其模拟退火算法

• 作者: 赵正佳 郭耀煌
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 神经网络 优化 算法 模拟退火
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 页码范围: 328-332
• 页数: 5页
• 分类号: F224.33
• 字数: 3255字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2002.03.023

摘要

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法,将Gauss模型拓展为广义Gauss模型,使之能求解一般优化问题的全局解.进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想,提出了广义Gauss模型的模拟退火算法.通过算例比较了几种计算智能算法的全局性.广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好,但它付出了时间的代价;广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性;广义Hopfield网络的全局性最不理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭耀煌	西南交通大学经济管理学院	144	4757	34.0	65.0
2	赵正佳	西南交通大学经济管理学院	45	682	12.0	25.0