一种基于动态神经网络的时变跳数约束最短路径求解方法
公开
摘要
本发明提出了一种动态神经网络(Dynamic neural network，DNN)来求解时变跳数约束最短路径问题(Time‑varying shortest path problem with hop‑constraint，HC‑TSPP)。HC‑TSPP的目的是寻找一条传输时间最短且弧数受限的路径。提出的DNN是一种基于动态神经元的新型神经网络。DNN上的所有神经元都是并行计算的，每个动态神经元由七个部分组成：输入、波接收器、滤波器、状态存储器、波产生器、波发送器和输出。波是神经元通信的载体，每一条波由三部分组成。最短路径的报告是基于到达目的节点并满足跳数约束的第一个波。实验结果表明本发明提出的方法能够求得问题的全局最优解。
基本信息
专利标题 ：
一种基于动态神经网络的时变跳数约束最短路径求解方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330804A
申请号 ：
CN202011081217.1
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2020-09-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄玮徐志磊王劲松
申请人 ：
天津理工大学
申请人地址 ：
天津市西青区宾水西道391号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202011081217.1
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08 G06N3/063
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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