Hopfield網(wǎng)絡(luò )求解TSP兩種改進(jìn)算法的仿真研究
加入技術(shù)交流群
它是線(xiàn)性化近似的一種合理選擇。圖1給出軟限幅函數及雙曲正切函Uo取0．02時(shí)的曲線(xiàn)圖。對于每種情況，從起始條件出發(fā)模擬運行200次，每次模擬在達到下列兩條件之一時(shí)終止運行：(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，分別對應神經(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)運行迭代次數大于10 000次。注意，沒(méi)有以dE／dt=0判別迭代結束。因為滿(mǎn)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(cháng)δt=0．02，測試結果如表1和圖1所示。由測試結果可知，軟限幅的效果明顯優(yōu)于硬限幅，因為軟限幅與線(xiàn)性化近似極為相似，但所需的收斂次數較多。
研究表明，在S型函數UO=2情況下，網(wǎng)絡(luò )給不出任何有效的解答。因為網(wǎng)絡(luò )中的神經(jīng)元無(wú)法收斂于其穩態(tài)(“激活”或“抑制”)。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/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，但其表達式過(guò)于復雜，影響優(yōu)化效果。簡(jiǎn)化該能量函數：
評論