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文檔簡介
1、用反饋神經網絡優(yōu)化方法求解組合優(yōu)化問題是一條嶄新的、具有很大潛力的途徑.該文對反饋神經網絡優(yōu)化方法及其在作業(yè)車間調度(JSP)和ATM網絡中以提高網絡生存性為目標的VP路由選擇中的應用進行了深入研究,研究工作主要包括以下幾個方面:1)針對JSP的特點,在全面考慮其約束條件的基礎上,給出包括行約束、全局約束、非對稱約束和列約束的能量函數(shù),提出了改進的JSP Hopfield神經網絡(HNN)方法,保證了神經網絡的穩(wěn)態(tài)輸出為滿足資源約束和順
2、序約束的可行調度方案.2)為了避免HNN收斂到局部極小,提出了基于隨機神經網絡的JSP方法.3)為了提高隨機神經網絡的收斂速度,該文用混沌優(yōu)化搜索取代模擬退火算法,并給出JSP的離散暫態(tài)混沌神經網絡(TDNN)改進方法.4)把JSP的反饋神經網絡方法擴展到通信網絡的路由規(guī)劃中,提出了ATM網絡中VP路由選擇的TDNN方法,并與其它方法進行了仿真比較,結果表明該方法具有較快的計算速度、較強的收斂性和較低的計算復雜度.5)研究了反饋神經網絡
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