检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西北工业大学航海工程学院,西安710072 [2]南洋理工大学电气与电子工程学院,新加坡639798
出 处:《控制理论与应用》2000年第6期847-852,共6页Control Theory & Applications
摘 要:首先评述了三种混沌神经网络模型 ,然后提出了一种新的混沌模拟退火算法 .其次将四种方法分别应用于 10个城市的旅行推销商问题 .文中给出了每一模型神经元输出和能量函数随时间演变过程曲线 .根据仿真结果 ,讨论了四种方法的特性与效果 .其结论为 :提出的模拟退火神经网络比其它网络模型更能获得全局最小解 .In this paper,we first review three chaotic neural network models,and then propose a novel approach to chaotic simulated annealing.Second,we apply all of them to 10-city travelling salesman problem (TSP),respectively.The time evolutions of energy functions and outputs of neurons for each model are given.The features and effectiveness of four methods are discussed and evaluated according to the simulation results.We conclude that proposed neural network with simulated annealing have more powerful ability to obtain global minima than any other chaotic neural network model.
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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