基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法，包括：针对TSP问题，获取城市位置参数；根据TSP问题约束，构建Hopfield网络的网络能量函数，并对Hopfield网络进行初始化；构建网络动态方程，并进行求解；判断构建的Hopfield网络是否达到稳定，若达到则基于改进粒子群算法进行参数优化更新，否则重新构建网络动态方程；判断改进粒子群算法是否达到终止条件，若达到，将基于改进粒子群算法得到的最优解作为求解的TSP问题的最优解。与现有技术相比，本发明具有解决了目前对于像解空间随问题规模增大而呈指数增长的NP难题，收敛速度和收敛精度都有效提高等优点。
基本信息
专利标题 ：
基于改进粒子群算法和动态步长神经网络处理TSP问题的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386593A
申请号 ：
CN202111552384.4
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-12-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴佳皓段倩倩
申请人 ：
上海工程技术大学
申请人地址 ：
上海市松江区龙腾路333号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
彭瑶
优先权 ：
CN202111552384.4
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20211217
申请日 : 20211217
2022-04-22 ：
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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