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基于退火策略的混沌神经网络在解KTSP问题中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究优化求解多路TSP问题(KTSP)。首先求出将KTSP转化成TSP的换位矩阵,然后用基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)模型求解KTSP。仿真结果表明算法是有效的。 相似文献
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针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合"爆炸"及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。 相似文献
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研究优化求解多路TSP问题(KTSP).首先求出将KTSP转化成TSP的换位矩阵,然后用基于退火策略的混沌神经网络(ACNN)模型求解KTSP.仿真结果表明算法是有效的. 相似文献
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分析了混沌神经网络的优化机制,研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数,以及计算网络Lyapunov指数的方法,从理论上证明了当网络参数满足一定条件时,网络具有混沌性状。在仿真实验中,应用Hopfield网络和混沌神经网络求解信道分配问题。结果表明,混沌神经网络在求解优化问题时具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度。 相似文献
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TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法。文中将并行遗传算法的迁移策略以伪并行的方式应用于TSP问题的求解,并在迁移过程中进行优化。该算法减少了个体的评价计算量,提高了解的质量。 相似文献
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研究了多目标跟踪中的数据关联问题.利用混沌动态的遍历性,搜索过程可避免陷入局部极小.仿真结果表明,利用混沌神经网络实现多目标数据关联是可行的,且比Hopfield神经网络有更高的收敛效率. 相似文献
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TSP问题是典型的NP完全问题,遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法.文中将并行遗传算法的迁移策略以伪并行的方式应用于TSP问题的求解,并在迁移过程中进行优化.该算法减少了个体的评价计算量,提高了解的质量. 相似文献
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研究了多目标跟踪中的数据关联问题。利用混沌动态的遍历性,搜索过程可避免陷入局部极小。仿真结果表明,利用混沌神经网络实现多目标数据关联是可行的,且比Hopfield神经网络有更高的收敛效率。 相似文献
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基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了以中精度惯性导航系统INS(Inertial Navigation System)为主,与全球导航定位系统GPS(Global Position System)等多个次级导航系统组成的导航系统的实现方案.设计了基于Hopfield神经网络的导航系统的滤波估计算法.经计算机模拟仿真证明,神经网络的算法优于通常的卡尔曼滤波方法. 相似文献
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基于混合优化策略的多学科协同优化及其应用 总被引:1,自引:1,他引:0
多学科设计优化为复杂系统工程设计提供了新的思路并成为优化设计领域的研究热点。针对传统多学科协同优化算法常常出现无法收敛或收敛陷入局部最优的问题,提出基于模拟退火算法和序列二次算法的混合协同优化(collaborate optimization based on simulated annealing and sequential quadratic programming,SA-SQP-CO),SA-SQP-CO应用模拟退火算法和序列二次算法的混合优化策略取代传统系统级基于梯度的求解方法,同时引入动态松弛的思想,在二阶段寻优过程中采用动态松弛量代替系统级一致性等式约束加强学科一致性、提高系统级收敛效率。以经典齿轮减速箱测试算例,通过与传统多学科协同优化算法比较,验证了该方法在优化结果可靠性、稳定性等方面有优势。最后,应用SA-SQP-CO算法求解抛物线型载荷下纤维加强悬臂梁轻量化设计问题以体现其工程实用性。 相似文献
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本文针对具有重要军事背景的多传感器多目标的数据互联问题,即广义3—D分配问题,应用Hopfield神经网络,设计了此问题的对应能量函数,在PC386机上用C语言实现了广义3—D分配问题的求解程序。运行结果表明,本文所提出的方法是有效的,其能量函数的设计是合理的。 相似文献
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针对磁性目标定位中的磁矩反演问题,提出一种基于神经网络的磁矩反演技术。首先,基于最小二乘原理,建立了磁性目标磁矩反演模型;其次采用Hopfield网络进行了优化求解,并针对模型求解过程中鲁棒性差的弊端,对网络进化策略进行了自适应修正;最后设计了仿真实验对其有效性进行了检验,仿真结果表明利用修正后的网络求解磁矩反演问题结果令人满意,具有一定的实用性。 相似文献