文件名称:
离散Hopfield网络结合分布估计的无约束二进制二次规划问题。
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文件大小: 283kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-23
详细说明：无约束二进制二次规划问题（UBQP）在于最大化二次0-1函数。 这是一个众所周知的NP难题，并且是用于各种组合优化问题的统一模型。 本文提出了一种离散的Hopfield神经网络（DHNN），并结合了UBQP的分布估计算法（EDA）。 EDA的思想与DHNN相结合，以克服网络的局部极小问题。 一旦网络陷入局部极小值，基于EDA的扰动就可以为DHNN生成新的起点，以供进一步搜索，这是一个以概率模型为特征的有前途的领域。 因此，提出的名为DHNN-EDA的算法可以摆脱局部最小值，并进一步搜索更好的结果。 DHNN-EDA已针对众多基准问题进行了测试，最大不超过7000个变量。 在UBQP上进行的仿真结果表明，DHNN-EDA优于其他改进的DHNN算法（如多启动DHNN和带有随机翻转的DHNN），并且优于或启发于元启发式算法（如模拟退火，禁忌搜索，散点搜索）和模因算法。
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