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基于Hopfield网络学习的多城市旅行商问题的解法 被引量：2
1
作者 金海和 陈剑 +1 位作者 唐政 郑国旗 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期100-105,共6页
针对 Hopfield神经网络 ( HNN)学习算法难以求解大规模组合优化问题的不足 ,提出了基于HNN学习的多城市旅行商问题的求解算法 .它是把 HNN学习算法作基本算子 ,对城市群体按一定的规则进行有效的分割、计算和连接 ,来寻找巡回路径的最... 针对 Hopfield神经网络 ( HNN)学习算法难以求解大规模组合优化问题的不足 ,提出了基于HNN学习的多城市旅行商问题的求解算法 .它是把 HNN学习算法作基本算子 ,对城市群体按一定的规则进行有效的分割、计算和连接 ,来寻找巡回路径的最优解或满意解 .并以 1 0 0城市的旅行商问题为例进行了仿真实验 ,验证了算法的有效性 .该算法不受求解问题的规模限制 ;还可通过并列运算实现高速化 ;同时因算法简明 ,易于硬件实现 . 展开更多
关键词 Hopfield神经网络学习 学习算子 组合优化问题 极小值问题 多城市旅行商问题
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