用于约束非线性全局优化的混沌退火神经网络

来源 :天津大学学报：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tanya1005

【摘要】

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混沌神经网络具有全局搜索能力，但其运用至今主要局限于组合优化．通过对普通Hopfield优化网络引入混沌噪声退火过程，提出了一种用于约束非线性全局优化的混沌退火神经网络，它易于

【作者】

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张国平王正欧袁国林

【机构】

：

天津大学系统工程研究所

【出处】

：

天津大学学报：英文版

【发表日期】

：

2001年3期

【关键词】

：

全局优化神经网络混沌噪声退火 global optimization neural network chaotic noise annealing

【基金项目】

：

国家自然科学基金

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混沌神经网络具有全局搜索能力，但其运用至今主要局限于组合优化．通过对普通Hopfield优化网络引入混沌噪声退火过程，提出了一种用于约束非线性全局优化的混沌退火神经网络，它易于实现，原理简明，应用广泛．对很复杂的测试函数的数字试验表明，该模型能够高效、可靠地搜索到全局最优，其性能超过遗传算法GAMAS．

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