神經網路在路徑最佳化問題中的套用

內容簡介

本書主要討論了Lotka-Volterra遞歸神經網路、非飽和的非線性閾值傳輸函式遞歸神經網路、列競爭神經網路等多種神經網路模型，分別研究了針對不同組合最佳化問題的神經計算的方法；研究了路網的最短路徑最佳化方法。針對大規模路網分析的實時性需求，提出了兩種基於脈衝耦合神經網路的快速路徑搜尋方法；研究脈衝耦合神經網路模型改進及其在KSP問題當中的套用。本書可作為高等學校計算機科學與技術學科研究生參考書，也可作為計算機套用領域內廣大科技人員的參考書。

目錄信息

第一章緒論

1.1概述

1.2國內外研究現狀

1.3遞歸神經網路

1.3.1 Hopfield遞歸神經網路模型

1.3.2 Lotka-Volterra遞歸神經網路模型

1.3.3非線性閾值傳輸函式的神經網路模型

1.4脈衝耦合神經網路PCNN

1.5 K最短路徑問題KSP

1.6研究內容

1.7章節安排

第二章求解TSP問題的Lotka-Volterra神經網路方法

2.1背景

2.2基礎工作

2.3能量函式與Lotka-Volterra遞歸神經網路

2.4網路性能及參數的設定

2.5實驗結果

2.5.1 LV網路的WTA性質

2.5.2隨機坐標城市的TSP

2.5.3均勻分布城市的TSP

2.6本章小結

第三章求解TSP的一類列競爭模型

3.1背景

3.2列競爭模型

3.2.1列競爭模型的提出

3.2.2列競爭模型的性能分析

3.3一類新的列競爭模型

3.3.1 ICCM的提出

3.3.2 ICCM的性能

3.4實驗結果

3.4.1一個直觀的例子

3.4.2隨機坐標城市的TSP

3.4.3環形TSP

3.5本章小結

第四章求解非線性互補問題的非線性閾值神經網路方法

4.1非線性互補問題的描述及解決方法

4.2一類非線性閾值神經網路

4.2.1 NCP函式與能量函式

4.2.2 LT網路的構造

4.2.3網路性能及參數設定

4.3 實驗結果

4.4本章小結

第五章求解線性不等式和等式的非線性閾值神經網路方法

5.1背景

5.2一類非線性閾值神經網路

5.2.1能量函式和LT網路構造

5.2.2 LT網路穩定性

5.3實驗結果

5.4本章小結

第六章遞歸神經網路解決最佳化問題的一般方法

6.1背景

6.2 Hopfield遞歸神經網路能量函式

神經網路在路徑最佳化問題中的套用

基本介紹

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