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基于混合神经网络的车辆路径模型研究

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为有效解决现代物流配送中的车辆路径问题,发挥BP神经网络在解决分类问题和Hopfield神经网络在解决组合优化问题中的优势,依据“分而治之”策略提出了基于混合神经网络的优化模型.通过BP神经网络对一个配送中心范围内的多个配送点进行区域划分,在各子区域内使用Hopfield神经网络求得最优配送路径,从而得到质量较高的解和较快的收敛速度.基于Matlab的仿真实验结果表明,与传统的爬山算法、遗传算法相比,该模型能够获得性能更好的全局最优解.

车辆路径问题、组合优化、分而治之、BP神经网络、Hopfield神经网络

32

TP301.6(计算技术、计算机技术)

2012-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

3861-3864

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