【摘 要】
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混沌系统是一种确定系统,同时可以产生年似随机的信号,由于这个原因,使得混沌得以与神经网络结合并且成功的应用于组合优化问题,它充分利用混沌的丰富动态特性,从局部最小值
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混沌系统是一种确定系统,同时可以产生年似随机的信号,由于这个原因,使得混沌得以与神经网络结合并且成功的应用于组合优化问题,它充分利用混沌的丰富动态特性,从局部最小值的陷阱中跳出,得到比单纯神经网络更加准确的优化解.该文主要贡献是通过分析混沌神经网络模型,针对优化组合问题作出各种改进,将噪声加入混沌神经网络的随机噪声模拟退火方法(SCSA),自适应混沌神经网络方法.进一步通过分析模型中的自反馈连接权值对优化性能的影响,比较了两种常用的退火方案,并提出一种新的分段指数退火方案,使得该方法从性能和速度方面都得到了改善.另外,该文将混沌神经网络方法应用于ATM路由,在VP拓扑网络中解决VC路由选择的问题,折中的解决网络的开销和路由有效性.完成了其它算法很难实现的复杂路由要求.
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