【摘 要】
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优先级最短路径又被称为最优路径,是网络模型优化方面的基本研究问题之一,也是热门的研究问题之一。多年来在网络模型优化研究方面已经产生了很多研究成果,但是在航天卫星之间的通信、物品的运输、智能机器人的路径规划和智能规划交通路线等生活实际应用方面发现了许多新的问题。这些新问题对最优路径问题的研究提出了新挑战与新需求,在此情况下也出现了许多的独特的解法。本篇论文基于神经网络框架的模型求解方法,主要研究静态
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优先级最短路径又被称为最优路径,是网络模型优化方面的基本研究问题之一,也是热门的研究问题之一。多年来在网络模型优化研究方面已经产生了很多研究成果,但是在航天卫星之间的通信、物品的运输、智能机器人的路径规划和智能规划交通路线等生活实际应用方面发现了许多新的问题。这些新问题对最优路径问题的研究提出了新挑战与新需求,在此情况下也出现了许多的独特的解法。本篇论文基于神经网络框架的模型求解方法,主要研究静态网络环境下的优先级最短路径问题、时变网络环境下的优先级最短路径问题和多约束双重时变网络环境下的优先级最短路径问题,并对这三个问题进行了分析和讨论。其中三部分的详细研究内容如下所示:1.针对静态网络的优先级最短路径建立模型并研究。提出了一种不需要进行训练就可以得出精确结果的前向波神经网络模型（FNN）,并且网络中的神经元可以并行计算。在此部分的研究内容中,首先给出了优先级的定义,在此基础上定义了优先级最短路径,并在随机生成的弧权重的标准数据集上进行了与经典算法进行了对比分析,证明了FNN的良好性能。2.针对优先级时变网络的优先级最短路径建立模型并研究。提供了一个通过自动波进行传递信息的高优先级时变神经网络（PTNN）,PTNN中的神经元都是拥有六层架构的,PTNN的每个神经元在工作原理上都能够同时运行与计算,且不需要进行训练。在随机生成的弧权重的标准数据集上进行了与其他算法进行了比较的实验,证明了PTNN的良好性能。3.针对多约束双重时变的优先级最短路径问题构建模型的研究。提供了一个不需练习而且能够自动计算的自动波神经网络（AWNN）。所求解的问题是在多重约束、优先级和代价都独立时变的网络中找到代价最小的最优路径。在国际标准的数据集上与其他算法进行了对比实验,证明了AWNN的良好性能。
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