用Boltzmann机求解典型NP优化问题TSP
Boltzmann机网络是一种全连接的随机型神经网络,它通过借助于统计物理学的概念与方法引入模拟退火算法,使其网络结构、工作规则、学习规则以及应用等方面都具有自身的特点.在阐述Boltzmann机网络特性、研究现状以及功能应用的同时,详细讨论了Boltzmann机求解典型NP优化问题TSP的算法.特别地,将Boltzmann机与Hopfield网络进行理论对比研究,并且在10城市TSP和C-TSP的实验中验证Boltzmann机在解TSP问题时的全局寻优能力,指出Boltzmann机是解决TSP问题的有效途径.
Boltzmann机 Hopfield网络 模拟退火算法 组合优化 神经网络
王怡雯 丛爽 窦秀明
中国科学技术大学自动化系(合肥)
国内会议
安徽合肥
中文
163-170
2003-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）