【摘 要】
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利用Hopfield神经网络求解超过100个城市的旅行商问题(TSP)时,由于Hopfield神经网络能量函数局部极小点太多导致求解困难,本文提出一种Hopfield神经网络与归约方法相结合求解
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院; 西华大学汽车与交通学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目:特殊地区高速铁路风致行车灾变控制准则、指挥预警机理及报警控制可靠性研究(U1334201)
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利用Hopfield神经网络求解超过100个城市的旅行商问题(TSP)时,由于Hopfield神经网络能量函数局部极小点太多导致求解困难,本文提出一种Hopfield神经网络与归约方法相结合求解较大规模TSP问题的通用方法,通过提取原TSP问题较优解之间的公共边,降低城市规模并构造一个新的TSP问题,再利用Hopfield神经网络求解新TSP问题并在得到较优解后将之还原,以此获得原TSP问题的较优解。计算机仿真表明该方法可以快速获得较大规模TSP问题较优解,提高了使用Hopfield神经网络求解TSP问题的适用城市规模。
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