基于退火策略的暂态混沌神经网络算法及其在FDP中的应用

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影片递送问题(简称FDP)是组合优化的一个新问题,它比旅行商问题(TSP)复杂的多,它可以推广到一大类路径和排序问题.文章给出了一种解FDP问题的混沌神经网络算法,该算法首先将FDP问题转换成TSP问题,然后利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态,构造具有暂态混沌特性的神经网络算法(TCNN).由于混沌的遍历性和随机搜索性有效地克服了Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的缺陷;同时利用一时变参数控制混沌行为,使网络在经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的神经网络,从而收敛到一个最优或近似最优
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