10.3969/j.issn.1004-373X.2009.04.023
暂态混沌神经网络及其在优化问题中的应用研究
为了分析研究暂态混沌神经网络特性及其优化机制,在分析与研究暂态混沌神经元模型基础上,通过在Matlab软件中编程仿真分析,比较神经网络的动力学特性及各参数对于网络的寻优过程影响.暂态混沌神经网络模型利用混沌所固有的随机性和轨道遍历性,在大范围内按其自身规律进行搜索,搜索过程按混沌轨道遍历,不受目标函数限制,从而具有克服陷入局部极,1、的能力可有效地解决一系列组合优化问题.这里根据网络动力学特性合理选择控制网络参数,通过仿真很好地解决了非线性函数优化问题和10个城市的TSP问题.相对于传统参数选择依靠经验使优化结果更具说服力,优化结果令人满意.从而有利于这种混沌神经网络在优化问题中的推广.
暂态混沌神经网络、优化问题、非线性函数优化、TSP
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TPL83
湖南省自然科学基金资助项目06JJ50086;湖南省教育厅科学基金资助项目08D067
2009-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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