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Hopfield-型网络求解优化问题的一般演化规则

邱深山 邓飞其 刘永清

邱深山, 邓飞其, 刘永清. Hopfield-型网络求解优化问题的一般演化规则. 自动化学报, 2004, 30(4): 507-515.
引用本文: 邱深山, 邓飞其, 刘永清. Hopfield-型网络求解优化问题的一般演化规则. 自动化学报, 2004, 30(4): 507-515.
QIU Shen-Shan, DENG Fei-Qi, LIU Yong-Qing. A Generalized Updating Rules Using Hopfield-Type Neural Networks for Optimization Problems. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(4): 507-515.
Citation: QIU Shen-Shan, DENG Fei-Qi, LIU Yong-Qing. A Generalized Updating Rules Using Hopfield-Type Neural Networks for Optimization Problems. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2004, 30(4): 507-515.

Hopfield-型网络求解优化问题的一般演化规则

详细信息
    通讯作者:

    邱深山

  • 中图分类号: TP18;TP311

A Generalized Updating Rules Using Hopfield-Type Neural Networks for Optimization Problems

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    Corresponding author: QIU Shen-Shan
  • 摘要: 基于离散Hopfield-型网络和延迟离散Hopfield-型网络求解优化问题提出了两种一般 演化规则,演化序列的动态阈值是这些规则的重要特征,并获得了收敛性定理.推广了已有的 离散Hopfield-型网络和延迟离散Hopfield-型网络的收敛性结果,给出了能量函数局部极大值 点与延迟离散Hopfield-型网络的稳定态的关系的充分必要条件.鉴于延迟离散Hopfield-型网 络更有效地应用于优化计算问题,给出了一般分解策略.实验表明与离散Hopfield-型网络的 算法相比,文中提出的算法既有较高的收敛率又缩短了演化时间
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出版历程
  • 收稿日期:  2002-07-03
  • 刊出日期:  2004-04-20

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