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混沌模拟退火法(CSA)是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法,其神经元的自反馈连接权值Zi的演变函数称为退火函数,它影响暂态混沌神经网络(TCNN)优化方法的准确性和计算速度.文中通过比较单细胞TCNN模型CSA中两种最常用的退火函数(线性退火和指数退火函数),给出了一种新的分段指数退火函数,使得算法的收敛速度加快,搜索精度增加.并利用推销员问题(TSP)验证了新的分段退火函数优于前面两种退火函数策略.