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| 结合变邻域搜索的竞争Hopfield神经网络解决最大分散度问题 | |
| 作者姓名： | 周雅兰 王甲海 闭玮 莫斌 李曙光 |
| 作者单位： | 1. 广东商学院信息学院,广州,510320 2. 中山大学信息科学与技术学院,广州,510006 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(60805026,60905038);;高等学校博士学科点专项科研基金(20070558052);;教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2007]1108号);;广东商学院校级科研项目(08BS52001)资助 |
| 摘 要： | 提出一种结合变邻域搜索的离散竞争Hopfield神经网络,用于求解最大分散度问题。为了克服神经网络易陷入局部最小值的问题,将变邻域搜索的思想引入到离散竞争Hopfield神经网络中,一旦网络陷入局部最小值,变邻域搜索能帮助神经网络动态改变搜索邻域,从而跳出局部最小值去搜寻更优的解。最后,针对最大分散度问题的实验结果表明,提出的算法具有良好的性能。 |
| 关 键 词： | 变邻域搜索 Hopfield神经网络 最大分散度问题 |
| 收稿时间： | 2009-09-28 |
| 修稿时间： | 2009-12-18 |
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