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            EEPW首頁(yè) > 工控自動(dòng)化 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解TSP兩種改進(jìn)算法的仿真研究

            Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解TSP兩種改進(jìn)算法的仿真研究

            作者: 時(shí)間:2009-12-23 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            它是線性化近似的一種合理選擇。圖1給出軟限幅函數(shù)及雙曲正切函Uo取0.02時(shí)的曲線圖。對(duì)于每種情況,從起始條件出發(fā)模擬運(yùn)行200次,每次模擬在達(dá)到下列兩條件之一時(shí)終止運(yùn)行:(1)中的每個(gè)神經(jīng)元均在[0.9,1]或[0,0.1]之間取值,分別對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的“激活”(取值落在[0.9,1]中)或“抑制”狀態(tài)(取值落在[0,0.1]中),并且矩陣的每行每列恰有一個(gè)非零元素;(2)運(yùn)行迭代次數(shù)大于10 000次。注意,沒(méi)有以dE/dt=0判別迭代結(jié)束。因?yàn)闈M(mǎn)足dE/dt=0的點(diǎn)不一定是E的極小點(diǎn)或最小點(diǎn),也可能是拐點(diǎn)。其次,即使是E的極小點(diǎn),繼續(xù)迭代有可能跳出這個(gè)極小點(diǎn)。取A=B=8,A1=7.75,D=2,步長(zhǎng)δt=0.02,測(cè)試結(jié)果如表1和圖1所示。由測(cè)試結(jié)果可知,軟限幅的效果明顯優(yōu)于硬限幅,因?yàn)檐浵薹c線性化近似極為相似,但所需的收斂次數(shù)較多。
            表明,在S型函數(shù)UO=2情況下,給不出任何有效的解答。因?yàn)?a class="contentlabel" href="http://www.biyoush.com/news/listbylabel/label/網(wǎng)絡(luò)">網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元無(wú)法收斂于其穩(wěn)態(tài)(“激活”或“抑制”)。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/163388.htm

            3.2 2
            Aiyer通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)分析修正的連接矩陣,從而獲得有效解,但其表達(dá)式過(guò)于復(fù)雜,影響優(yōu)化效果。簡(jiǎn)化該能量函數(shù):



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