暂态混沌动力学在神经网络优化计算中的应用

来源 :南开大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:caoyi1014
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通过在神经网络状态空间演化方程中引入一个非线性反馈项,使神经网络系统的动力学表现出混沌特性.为将混沌动力学作为搜索机制应用于优化问题,又引入一个调节机制构成了暂态混沌神经网络模型.本文着重分析了暂态混沌神经网络动力学行为,并将其应用于旅行推销员问题.实现了全局优化且有较快的收敛速度. By introducing a nonlinear feedback term in the state space evolution equation of neural network, the dynamics of the neural network system is chaotic. In order to apply chaos dynamics as the search mechanism to the optimization problem, an adjustment mechanism is introduced to construct a transient chaotic neural network model. This paper focuses on the dynamic behavior of transient chaotic neural networks and applies it to the travel salesman problem. Achieve global optimization and faster convergence.
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