【摘 要】
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该文主要探讨人工神经网络在最优化领域,特别是级合优化领域的应用.作为一个具有代表性的NP完全问题,旅行推销商问题(TSP)一直是众多者的研究对象.近十年来,神经 网络模型开
【出 处】
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中国科学院数学与系统科学研究所 中国科学院数学与系统科学研究院
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该文主要探讨人工神经网络在最优化领域,特别是级合优化领域的应用.作为一个具有代表性的NP完全问题,旅行推销商问题(TSP)一直是众多者的研究对象.近十年来,神经 网络模型开始用业求解TSP并取得较满意的结果.由于神经网络模型具有高度并行性,易于 电路实现等特点,使得它越来越受到重视.该文首先概述人工神经网络的基本思想、基本特点、研究历史以及现状.论述各种解TSP问题的神经网络方法.紧接着对其中三类基本神经 网络方法:Hopfield-Tank神经网络方法,Elastic Net(弹性神经网络方法)和Kohonen自组 织神经网络方法进行了比较详细的讨论.在此基础上,提出了两个改进的神经网络TSP算法 .在文章的最后,应用上述神经网络算法应用求解33城市和100城市的TSP问题.通过对计算机体仿真所得结果的分析和比较,证明了两个改进的神经网络TSP算法的有效性.
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