计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2013年
8期
204-208
,共5页
Lotka-Volterra回复式神经网络%能量函数%旅行商问题%稳定吸引子%能量最小点
Lotka-Volterra迴複式神經網絡%能量函數%旅行商問題%穩定吸引子%能量最小點
Lotka-Volterra회복식신경망락%능량함수%여행상문제%은정흡인자%능량최소점
Lotka-Volterra recurrent neural networks(LV RNNs)%energy function%traveling salesman problem (TSP)%stable attractor%energy minimum point
旅行商问题是一个组合优化问题.首先,构造一个能量函数来表示旅行商问题,该能量函数的能量最小点对应一条有效的近似最优访问路径;然后,构造一种LV神经网络模型来求解该能量函数的能量最小点.实验结果表明,本文提出的LV神经网络模型能够收敛到能量最小点,并且与Hopfield网络相比,该LV神经网络模型具有更好的求解性能.
旅行商問題是一箇組閤優化問題.首先,構造一箇能量函數來錶示旅行商問題,該能量函數的能量最小點對應一條有效的近似最優訪問路徑;然後,構造一種LV神經網絡模型來求解該能量函數的能量最小點.實驗結果錶明,本文提齣的LV神經網絡模型能夠收斂到能量最小點,併且與Hopfield網絡相比,該LV神經網絡模型具有更好的求解性能.
여행상문제시일개조합우화문제.수선,구조일개능량함수래표시여행상문제,해능량함수적능량최소점대응일조유효적근사최우방문로경;연후,구조일충LV신경망락모형래구해해능량함수적능량최소점.실험결과표명,본문제출적LV신경망락모형능구수렴도능량최소점,병차여Hopfield망락상비,해LV신경망락모형구유경호적구해성능.
