导读： 【作者】； 【导师】； 【作者基本信息】中北大学，测试计量技术及应用，2005，博士 【摘要】 本文主要研究人工神经网络在组合优化与信息处理中的应用。人工神经网络具有生物神经网络的某些特征,是一个信息处理系统。人工神经网络的特点是:结构简单、能够大...
【作者】 ；
【导师】 ；
【作者基本信息】 中北大学， 测试计量技术及应用， 2005， 博士
【摘要】 本文主要研究人工神经网络在组合优化与信息处理中的应用。人工神经网络具有生物神经网络的某些特征,是一个信息处理系统。人工神经网络的特点是:结构简单、能够大规模并行、容易用硬件实现等。在近十几年来,神经网络在许多领域得到了广泛的应用。在组合优化中,神经网络已经成为一类重要的近似算法。 本文首先对神经网络的历史概况、基本概念以及神经网络的应用领域进行了简单的介绍;并详细叙述了各类神经网络模型。在众多的组合优化问题中,我们选择了两个具有代表性的TSP问题和八皇后问题。而用来求解这两个问题的神经网络包括Hopfield神经网络、弹性网络和自组织特征映射网络。在对现有的各种求解这两个问题的神经网络算法进行了分析之后,提出了新的神经网络算法,对原有的算法模型分别进行了改进和推广。 本文构造了求解三类八皇后问题的Hopfield能量函数,求得八皇后问题的全部解。对求解TSP问题的弹性网络,本文得到了一个弹性网络的稳定性结论,从而对弹性网络算法的收敛性和稳定性提供了理论依据。另外,改进了求解TSP问题的弹性网络算法,引进梯度增加的弹性网络算法,使得网络避免陷入局部最小
