基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法

基于改进能量函数的混沌神经网络JSP解法
李桂秋;陈志旺
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)005
【摘要】针对传统Hopfield神经网络(HNN)在求NP类问题的解时易陷入局部最优点的不足,提出基于改进能量函数的模拟退火混沌神经网络算法.通过在Hopfield 神经网络中引入混沌机制,并结合退火策略控制混沌动态,有效避免了陷入局部极小的缺陷,因此将其用于求解JSP(作业车间调度).算法改进了表示JSP的换位矩阵,给出了包含目标函数的能量函数,保证了网络的稳态输出为全局可行解.
【总页数】3页(P1726-1728)
【作者】李桂秋;陈志旺
【作者单位】常州机电职业技术学院,江苏,常州,213164;燕山大学,工业计算机控制工程河北省重点实验室,河北,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】TG273
【相关文献】
1.改进计算能量函数下作业车间调度的混沌神经网络方法 [J], 徐新黎;王万良;吴启迪
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4.带白噪声的混沌神经网络的能量函数分析 [J], 秦峰
5.基于改进型能量函数和瞬态混沌神经网络的TSP问题研究 [J], 严晨;王直杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。