Hopfield-型网络求解优化问题的一般演化规则  被引量:2

A Generalized Updating Rules Using Hopfield-Type Neural Networks for Optimization Problems

在线阅读下载全文

作  者:邱深山[1] 邓飞其[1] 刘永清[1] 

机构地区:[1]华南理工大学自动控制与工程系

出  处:《自动化学报》2004年第4期507-515,共9页Acta Automatica Sinica

基  金:国家自然科学基金(69934030;69874015;60374023);华南理工大学自然科学基金资助~~

摘  要:基于离散Hopfield-型网络和延迟离散Hopfield-型网络求解优化问题提出了两种一般演化规则,演化序列的动态阈值是这些规则的重要特征,并获得了收敛性定理.推广了已有的离散Hopfield-型网络和延迟离散Hopfield-型网络的收敛性结果,给出了能量函数局部极大值点与延迟离散Hopfield-型网络的稳定态的关系的充分必要条件.鉴于延迟离散Hopfield-型网络更有效地应用于优化计算问题,给出了一般分解策略.实验表明与离散Hopfield-型网络的算法相比,文中提出的算法既有较高的收敛率又缩短了演化时间.This paper presents two generalized updating rules based on Hopfield-type neural networks (with delay or without delay) for optimization problems. These rules are characterized by dynamic thresholds of the updating sequence. Convergence theo-rems of discrete Hopfield-type neural networks with delay are obtained, which extend the exsiting convergence results. Also obtained is a sufficient and necessary condition for the relation between the stable states of neural networks and the points of local maximum value of energy function. Decomposed strategy is given in order to apply the Hopfield-type neural networks with delay to optimization problems effectively. Finally, the experimental results demonstrate that the given algorithm improves the convergence rate and decreases the updating time when compared with Hopfield-type neural network without delay.

关 键 词:离散Hopfield-型网络 延迟 收敛性 稳定态 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象