【摘 要】
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因此该文采用近年来掀起的混沌神经网络求解组合优化问题的全局最优解,建立适合于各种大规模复杂组合优化问题求解的混沌神经网络算法,从而为复杂组合优化问题的求解提供一种
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因此该文采用近年来掀起的混沌神经网络求解组合优化问题的全局最优解,建立适合于各种大规模复杂组合优化问题求解的混沌神经网络算法,从而为复杂组合优化问题的求解提供一种新的方法和手段.该文首先对现有的各种最优化技术进行了分析与评述,分析了人工神经网络优化技术的研究成果与进展,介绍了人工神经网络优化技术的理论基础及其稳定性.指出了混沌神经网络优化技术的研究进展和存在的问题与局限.第二、比较系统地介绍和分析了混沌神经网络解优化问题时的渐近稳定性及其全局最优搜索能力,为后续各章基于混沌神经网络解优化问题提供依据.第三、提出了用混沌神经网络解决0-1型整数规划问题的一般模型和方法,从而为一大类属于0-1型优化问题的求解提供一种新的通用手段.第四、利用混沌神经网络有效求解几种典型的在实际中经常遇到的组合优化问题.第五、通过对权矩阵特征空间进行几何分析,消除权矩阵特征空间中具有最大绝对值的负的特征向量而提出一种快速混沌神经网络优化算法,这种算法可以避免系统发生振荡并且能快速而且精确地收敛到问题的最优解.第六、将聚类技术和瞬态混沌神经网络相结合,提出了一种适合于求解大规模组合优化问题的混沌神经网络方法,利用自组织特征映射神经网络的聚类功能,以降低混沌神经网络求解大规模组合优化问题的复杂度,从而有效地求解大规模组合优化问题.
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