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首页> 外文会议>International Conference on Artificial Intelligence IC-AI'2000 Vol.3, Jun 26-29, 2000, Las Vegas, Nevada, USA >Solving the Traveling Salesman Problem Using Wang-Smith Approach to Chaotic Simulated Annealing
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Solving the Traveling Salesman Problem Using Wang-Smith Approach to Chaotic Simulated Annealing

机译：用Wang-Smith方法求解旅行商问题混沌模拟退火

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Recently we (Wang and Smith, 1998) proposed an alternative approach to chaotic simulated annealing as follows. Starting from the discretization of the analog Hopfield neural network (DAHNN) using Euler approximation, we use the discretizing time-step Δt as the annealing parameter, because the DAHNN is chaotic when the time-step At is chosen to be sufficiently large and stabilization is guaranteed when the time-step Δt is small enough. It is not necessary to carefully choose other system parameters to assure minimization of Hopfield energy function and network convergence. In this paper, we first review this approach and then demonstrate the approach by applying it to the traveling salesman problem. The dynamics of the neural network is also analyzed.
机译：最近，我们（Wang和Smith，1998）提出了一种替代方法，用于混沌模拟退火，方法如下。从使用欧拉逼近的模拟Hopfield神经网络（DAHNN）离散化开始，我们使用离散化时间步长Δt作为退火参数，因为当选择时间步长At足够大且稳定度为时，DAHNN是混沌的。当时间步长Δt足够小时，可以保证。不必仔细选择其他系统参数以确保最小化Hopfield能量函数和网络收敛。在本文中，我们首先回顾一下这种方法，然后通过将其应用于旅行商问题来演示该方法。还分析了神经网络的动力学。

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