一种求解线性约束QoS路由的神经网络

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QoS路由的基本问题是在满足多个约束条件的基础上对某个参数或多个参数进行优化.人工神经网络已成为求解大规模优化问题的一种有效方法,合适的神经网络能实时地得到问题的精确解.本文研究满足时延条件的最小耗费QoS路由问题,建立了一种新的Hopfield神经网络模型,研究了神经网络各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,神经网络的可行解是渐进稳定的.计算实例表明了新网络模型的有效性。 The basic problem of QoS routing is to optimize a certain parameter or parameters on the basis of satisfying multiple constraints.Artificial neural network has become an effective method to solve large-scale optimization problems, and an appropriate neural network can be obtained in real time We study a new Hopfield neural network model, study the relationship between the various parameters of the neural network, and prove that through the appropriate selection of parameters, neural network The feasible solution is asymptotically stable.The calculation example shows the validity of the new network model.
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