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连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算

资 源 简 介

利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大)的变量组合问题。将Hopfield网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态,这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。利用连续型Hopfield神经网络,将待优化的目标函数及相对应的约束条件转化为能量函数,将问题的变量对应神经网络神经元的状态,当Hopfield神经网络的输出状态趋于平衡点时,能量函数对应的便是待优化问题的最优解。利用此思路,可以快速、准确地解决各种优化问题,如选址优化、轴承设计优化等。

文 件 列 表

chapter11
Readme.txt
city_location.mat
diff_u.m
energy.m
main.m

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