车辆路径问题的混沌神经网络解法

王德东; 郑丕谔

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车辆路径问题的混沌神经网络解法

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利用混沌神经网络在解组合优化问题时具有的随机性和确定性并存的优点,对一类随机需求服从泊松分布的车辆选径问题进行了求解,提出了一种混沌神经网络求解算法,并与平均场退火算法和模拟退火算法进行了比较.结果表明,该算法具有很强的避免陷入局部极小点的能力和较强的全局搜索能力,较大地提高了优化的时间性能和求解质量,是求解车辆选径问题的有效方法.

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来源
《计算机集成制造系统》 |2005年第12期|1747-1750|共4页
作者
王德东; 郑丕谔;
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作者单位

天津大学;

系统工程研究所;

天津;

300072;

天津大学;

系统工程研究所;

天津;

300072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算数学;合理运输;
关键词
组合优化; 混沌; 神经网络; 车辆选径问题;

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