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四色和K色图着色问题的瞬态混沌神经网络解法

首先给出了用神经网络求解四色图着色问题的神经网络结构和能量函数 ,然后采用了具有瞬态混沌特性的神经网络 ( TCNN)来解四色图着色问题 .由于引入具有复杂动态特性的瞬态混沌使得该法具有  (本文共5页) 阅读全文>>

《计算机工程》2007年16期
计算机工程

图着色问题的启发式搜索蚂蚁算法

针对经典的图着色问题,该文在随机序列启发式搜索求解的基础上,引进蚂蚁算法优化思想,设计了一种...  (本文共3页) 阅读全文>>

《武汉科技大学学报(自然科学版)》2006年06期
武汉科技大学学报(自然科学版)

四色图着色问题的混沌神经网络解法

采用一种基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)算法求解四色图着色问题。将混沌机制引入Hopfield神经网络(HNN),利用混沌的遍历性进行随机搜索,由...  (本文共4页) 阅读全文>>

广西民族大学
广西民族大学

自私兽群优化算法改进及应用研究

自私兽群优化算法是模拟自然界中猎物-狩猎者关系行为的一种新的群智能优化算法。该算法通过模拟在自然界中猎物躲避捕食风险时的行为和狩猎者猎杀行为来实现算法搜索过程,并通过控制两组个体的数目来平衡全局搜索和局部搜索。该算法具有精度高、鲁棒性强等特点。但随着研究的深入,发现自私兽群优化算法寻优速度慢、后期寻优精度低且易陷入局部最优等缺陷。文中针对自私兽群优化算法所存在的不足,提出了3种改进版本自私兽群优化算法,并应用于解决一些工程问题,目的在于改进算法的整体优化性能,扩展其算法的应用领域。本文工作主要包括3个方面:(1)提出基于精英反向学习的自私兽群优化算法,将精英反向学习策略引入自私兽群优化算法,并根据自私兽群优化算法的特性,针对猎物群体中个体进行精英反向学习,扩大了种群搜索空间,增强了种群多样性,避免了算法陷入局部最优。实验结果表明,精英反向学习的自私兽群优化算法在求解函数优化和工程实例问题具有较好的收敛速度和寻优精度。(2)提出了...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

《计算机学报》2008年12期
计算机学报

基于粘贴和删除系统的图着色问题分析(英文)

图着色问题是图与组合优化中的一个NP-完全问题.现有算法在求解图着色问题时,计算复杂性随着待解问题规模的增大呈指数增长.粘贴系统和删除系统是分别基于粘贴运...  (本文共6页) 阅读全文>>

《上海工程技术大学学报》2009年04期
上海工程技术大学学报

图着色问题的蚂蚁算法研究

随机蚂蚁着色算法是根据蚂蚁算法的搜索机制和反馈功能提出的解决图着色问题的新算法,继承了蚂蚁算法快速收敛以及跳出局部最优解的优良特性,结合传统图着色算法的着色...  (本文共5页) 阅读全文>>