实现并行搜索和符号逻辑算法的高阶的二维时态—竞争激励神经网络方法

本文提出并行搜索和规划算法，以及实现它们的高阶二维时态－竞争激励神经网络。这种网络还能实现基于传统符号逻辑的许多问题求解算法，本文的方法克服了通常的神经网络求解优化问题的缺陷，同时，也避免了符号逻辑算法的串行性及符号逻辑Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构复杂性等问题，给出了求解隐式图搜索、ＬＣＳ问题、ＴＳＰ问题及０－１背包的实例。