一種新的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究及其在組合優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是為了研究人類的認(rèn)知過程而發(fā)展起來的，它的中心問題是面向研究對(duì)象的機(jī)器學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)機(jī)器的構(gòu)造問題?；煦绗F(xiàn)象是非線性確定性系統(tǒng)的一種內(nèi)在隨機(jī)過程的表現(xiàn)，所以混沌型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來受到了學(xué)者們的高度重視，取得了許多令人矚目的研究成果。 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有全面的運(yùn)動(dòng)描述以及遠(yuǎn)離平衡點(diǎn)的動(dòng)力學(xué)特性，同時(shí)存在各種吸引子?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)特性能夠在信息處理和優(yōu)化計(jì)算等問題的應(yīng)用方面有廣泛的前景。 本文研究了

2、暫態(tài)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了一種其激勵(lì)函數(shù)由新的函數(shù)構(gòu)成的混沌神經(jīng)元模型，并將由混沌神經(jīng)元模型構(gòu)成的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于組合優(yōu)化領(lǐng)域代表問題48-TSP(Traveling salesman problem)的求解，通過與傳統(tǒng)的三種傳統(tǒng)的混沌神經(jīng)網(wǎng)路仿真研究的結(jié)果對(duì)比表明：它能夠有效的避免陷入局部最小，擁有更為出色的收斂特性。 在多媒體通信等高速包交換計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，具有端到端時(shí)延及時(shí)延抖動(dòng)限制的QoS(Quality of Servi

3、ce)組播路由問題屬于組合優(yōu)化問題，如何保證服務(wù)質(zhì)量要求以及實(shí)現(xiàn)多媒體數(shù)據(jù)的組播通信是多媒體通信發(fā)展的方向。本文研究了如何將混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于QoS組播路由問題中，仿真結(jié)果表明，新的能量函數(shù)具有非常好的優(yōu)化效果，能高效的引導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入一個(gè)與問題最優(yōu)解相對(duì)應(yīng)的能量最小點(diǎn)，提高了尋優(yōu)質(zhì)量。 本論文的主要貢獻(xiàn)為： 1)提出了一種新的混沌神經(jīng)元模型； 2)將由新的混沌神經(jīng)元模型所構(gòu)成的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于TSP問題，與傳