基于改进型能量函数和瞬态混沌神经网络的TSP问题研究

被引：4

作者：

严晨

王直杰

机构：

[1] 东华大学信息科学与技术学院自动化系

来源：

系统仿真学报 | 2006年 / 05期

关键词：

旅行商问题; 优化; 混沌神经网络; 能量函数;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2006.05.077

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对传统神经网络在搜索NP类问题的解时易陷于局部最优点的不足,提出了一种基于改进型能量函数(IEF)和瞬态混沌神经网络(TCNN)的优化模型,将此应用于旅行商问题(TSP)的求解,并和传统神经网络优化方法进行了比较。仿真研究结果表明,该论文所提出的方法在解的可行性以及全局最优解的获取能力方面都有很大优势,收敛速度和准确度也令人满意。

引用

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