一种基于参数扰动退火策略的神经网络全局优化新算法

摘要：

针对非线性全局优化问题,提出了一种新算法:它采用参数扰动策略,使Hopfield神经网络克服局部极值点的吸引,同时对参数扰动采用模拟退火算法,使扰动逐渐减小,直到扰动不能对最优解和最优值产生影响,从而得到全局最优解.通过对大量测试函数的仿真计算,充分体现了新算法在速度、精度和适应性方面的优势.本文还对算法的收剑性进行了理论分析.

关键词：参数扰动、模拟退火、Hopfield神经网络、全局优化

所属期刊栏目：11

分类号：O221.2(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金79970042

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：314-318