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摘要:
针对传统神经网络在搜索NP类问题的解时易陷于局部最优点的不足,提出了一种基于改进型能量函数(IEF)和瞬态混沌神经网络(TCNN)的优化模型,将此应用于旅行商问题(TSP)的求解,并和传统神经网络优化方法进行了比较.仿真研究结果表明,该论文所提出的方法在解的可行性以及全局最优解的获取能力方面都有很大优势,收敛速度和准确度也令人满意.
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文献信息
篇名 基于改进型能量函数和瞬态混沌神经网络的TSP问题研究
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 旅行商问题 优化 混沌神经网络 能量函数
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1402-1405
页数 4页 分类号 TP183
字数 3581字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.05.077
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王直杰 东华大学信息科学与技术学院自动化系 62 280 7.0 14.0
2 严晨 东华大学信息科学与技术学院自动化系 9 78 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
旅行商问题
优化
混沌神经网络
能量函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
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