基于局部进化的Hopfield神经网络的优化计算方法

• 作者: 周琳霞 杨小芹 黎明
• 来源期刊: 中国图象图形学报A辑
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 Hopfield网络 优化计算 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 207-213
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6|TP391.41
• 字数: 5004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2004.02.015

摘要

提出一种基于局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法,该方法将遗传算法和Hopfie ld神经网络结合在一起,克服了Hopfield神经网络易收敛到局部最优值的缺点,以及遗传算法收敛速度慢的缺点.该方法首先由Hopfield神经网络进行状态方程的迭代计算降低网络能量,收敛后的Hopfield神经网络在局部范围内进行遗传算法寻优,以跳出可能的局部最优值陷阱, 再由Hopfield神经网络进一步迭代优化.这种局部进化的Hopfield神经网络优化计算方法尤其适合于大规模的优化问题,对图像分割问题和规模较大的200城市旅行商问题的优化计算结果表明,其全局收敛率和收敛速度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎明	南昌航空工业学院测试与控制工程系	182	1686	21.0	33.0
2	杨小芹	南昌航空工业学院测试与控制工程系	47	344	10.0	17.0
3	周琳霞	南昌航空工业学院测试与控制工程系	22	181	9.0	13.0