【摘 要】
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对Hopfield神经网络(HNN)模型提出了一个新的能量函数,用以解决多限制路由(MCP)问题。提出利用寻找一个函数的最小问题代替多个约束限制条件,避免了多个限制条件中需要仔细选
【机 构】
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南开大学现代光学研究所光电信息技术科学教育部重点实验室,南开大学现代光学研究所光电信息技术科学教育部重点实验室,南开大学现代光学研究所光电信息技术科学教育部重点实验室,南开大学现代光学研究所光电信息技
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对Hopfield神经网络(HNN)模型提出了一个新的能量函数,用以解决多限制路由(MCP)问题。提出利用寻找一个函数的最小问题代替多个约束限制条件,避免了多个限制条件中需要仔细选择多个参数的困难。对6节点和20 节点的计算机模拟表明,采用新的能量函数的HNN的收敛速率在10-3 s量级,考虑到硬件实现,这种神经网络可以用于实时的多限路由选择。
A new energy function is proposed for the Hopfield neural network (HNN) model to solve the multi-constraint routing (MCP) problem. It is proposed to use the minimum problem of looking for a function instead of multiple constraint constraints and to avoid the difficulty of choosing multiple parameters carefully in multiple constraints. Computer simulations of 6 nodes and 20 nodes show that the convergence rate of HNN using the new energy function is on the order of 10-3 s, which can be used for real-time multi-path routing considering hardware implementation.
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