【摘 要】
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该文上篇将外部罚函数的思想融入到Hopfield网络当中,得到了一种新的时变反馈神经网络模型.作者将增长罚因子引入到时常反馈神经网络模型当中,使其求解旅行商问题的成功率和
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该文上篇将外部罚函数的思想融入到Hopfield网络当中,得到了一种新的时变反馈神经网络模型.作者将增长罚因子引入到时常反馈神经网络模型当中,使其求解旅行商问题的成功率和收敛速度都显著提高,网络参数的敏感性也得到了一定的改善,并通过大量的数字模拟试验使新模型得到了实践上的支持.最后,我们运用正交设计方法,对网络参数、罚因子参数及模型结构进行了优化选择,使得TSP问题解的质量得到了进一步提高.下篇中,作者给出了一种新的遗传算法早熟控制策略,包括种群规模和最大进化代数等控制参数的经验公式以及交叉概率和变异概率的自适应调整策略.同时将模式识别理论中模式相关的概念和神经元的响应函数引入到标准遗传算法(SGA)中,定义了两个染色体之间的共享函数,用它进行适应值的共享小生境标定,并进一步做适应值的Boltzman标定,实现了一种新的混合遗传算法.大量的算例表明,这种新算法比SGA有更强的全局寻优能力.
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