【摘 要】
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时间依赖的网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域.用实例证明了著名的Dijkstra算法在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题,给出了时间依赖的
【机 构】
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山东理工大学计算机系,山东大学计算机系,山东大学计算机系 淄博 255049,济南 250100 ,济南 250100
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时间依赖的网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域.用实例证明了著名的Dijkstra算法在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题,给出了时间依赖的网络的定义和模型,给出一种实用反馈式神经网络来求解时间依赖的网络的最短路径问题.并用模拟实验验证了它在不同的网络更新时间区间上收敛速度的稳定性.结果是神经网络求解非NP 难解类优化问题的一种新尝试.
Compared with the traditional network model, the time-dependent network has more practical significance and has a wide range of applications.Examples show that the well-known Dijkstra algorithm can not solve the shortest path problem on the time-dependent network effectively, and gives a time-dependent Network definition and model, a practical feedback neural network is proposed to solve the shortest path problem in time-dependent networks. The simulation experiment verifies the stability of convergence speed in different network update time intervals. The result is neural network A New Attempt at Solving Non - NP Difficult Problems.
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