Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解TSP兩種改進(jìn)算法的仿真研究
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它是線性化近似的一種合理選擇。圖1給出軟限幅函數(shù)及雙曲正切函Uo取0．02時(shí)的曲線圖。對(duì)于每種情況，從起始條件出發(fā)模擬運(yùn)行200次，每次模擬在達(dá)到下列兩條件之一時(shí)終止運(yùn)行：(1)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元均在[0．9，1]或[0，0．1]之間取值，分別對(duì)應(yīng)神經(jīng)元的“激活”(取值落在[0．9，1]中)或“抑制”狀態(tài)(取值落在[0，0．1]中)，并且矩陣的每行每列恰有一個(gè)非零元素；(2)運(yùn)行迭代次數(shù)大于10 000次。注意，沒(méi)有以dE／dt=0判別迭代結(jié)束。因?yàn)闈M足dE／dt=0的點(diǎn)不一定是E的極小點(diǎn)或最小點(diǎn)，也可能是拐點(diǎn)。其次，即使是E的極小點(diǎn)，繼續(xù)迭代有可能跳出這個(gè)極小點(diǎn)。取A=B=8，A1=7．75，D=2，步長(zhǎng)δt=0．02，測(cè)試結(jié)果如表1和圖1所示。由測(cè)試結(jié)果可知，軟限幅的效果明顯優(yōu)于硬限幅，因?yàn)檐浵薹c線性化近似極為相似，但所需的收斂次數(shù)較多。
研究表明，在S型函數(shù)UO=2情況下，網(wǎng)絡(luò)給不出任何有效的解答。因?yàn)?a class="contentlabel" href="http://www.antipu.com.cn/news/listbylabel/label/網(wǎng)絡(luò)">網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元無(wú)法收斂于其穩(wěn)態(tài)(“激活”或“抑制”)。本文引用地址：http://www.antipu.com.cn/article/163388.htm
3．2 改進(jìn)算法2
Aiyer通過(guò)TSP網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)分析修正TSP的連接矩陣，從而獲得有效解，但其表達(dá)式過(guò)于復(fù)雜，影響優(yōu)化效果。簡(jiǎn)化該能量函數(shù)：
評(píng)論