【摘 要】
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该文首先,提出了一个新的解决TSP的Hopfield神经网络(HNM)的能量函数,为种神经网络仅包括N(N-1)/2个神经元,而Hopfield所提出的神经网络要用N个神经元,这里,N为旅行商所要走
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该文首先,提出了一个新的解决TSP的Hopfield神经网络(HNM)的能量函数,为种神经网络仅包括N(N-1)/2个神经元,而Hopfield所提出的神经网络要用N<2>个神经元,这里,N为旅行商所要走过的城市数.这种方法不仅减少了所需神经元的个数,而且易于产生准最优解.仿真表明,从解决的问题解规模和解质量上,该方法要比文献中提到的方法好.按照上述方法的思路,提出了一种用重复型神经网络(Recurrent NN)求最短路的算法,该网络模型的优点在于神经元之间的连接复杂度比HNN有所降低,HNN复杂度是O(n<3>),而RNN的是(O),这里,n为神经元的个数.接着,同文献中的其它方法作了仿真比较,解的质量有一定提高然后,将该算法用在梯度投影(GP)算法当中,可以完成基于流量的路由选择的分布式计算.仿真结果表明,该法所得解能够接近数值解法的所得解.最后,对ATM网中的路由作了讨论,对于这一多商品流问题(MCF),找到了一种神经网络的解法,它能够适用性地对不同业务分配带宽.而且,它的解不受初始值的影响,通过适当地选取参数,总能稳定收敛到准最优解,仿真表明,对于网络端点和链路数较少的情况(一般少于20个端点),能够得到满意解.
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