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摘要:
在人工智能和工程技术等诸多领域的研究课题中有很多属于组合优化问题,其问题的解决需要利用各种优化算法在庞大的搜索空间中寻找最优解。文章首先回顾了非线性组合优化问题的研究历史和研究现状。然后重点介绍了解决非线性组合问题的四种常见方法:Hopfield神经网络算法、模拟退火算法、遗传算法和蚁群算法,对研究NP问题又进一步拓宽了研究思路。
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文献信息
篇名 刍议组合优化问题的求解方法
来源期刊 中国电子商务 学科 工学
关键词 组合优化 神经网络算法 遗传算法 NP问题
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目 科技研究
研究方向 页码范围 94-94
页数 1页 分类号 TN929.532
字数 2426字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-4067.2012.11.075
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋司南 8 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
组合优化
神经网络算法
遗传算法
NP问题
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
中国电子商务
半月刊
1009-4067
11-4440/F
16开
北京市
82-970
2000
chi
出版文献量(篇)
28198
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60
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17030
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