预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

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预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

马义德, 冯晓文, 绽琨, 赵荣昌, 李小军

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马义德, 冯晓文, 绽琨, 赵荣昌, 李小军. 预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

引用本文:

马义德, 冯晓文, 绽琨, 赵荣昌, 李小军. 预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

MA Yi-de, FENG Xiao-wen, ZHAN Kun, ZHAO Rong-chang, LI Xiao-jun. Preventive Feedback PCNN Model and Its Application in the Combinatorial Optimization Problems[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

Citation:

MA Yi-de, FENG Xiao-wen, ZHAN Kun, ZHAO Rong-chang, LI Xiao-jun. Preventive Feedback PCNN Model and Its Application in the Combinatorial Optimization Problems[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

1.
兰州大学信息科学与工程学院兰州 730000;
2.
南特大学综合理工学院法国南特 44300

基金项目:

国家自然科学基金(61175012);教育部科技项目博士点基金(20110211110026);中央高校基金(lzujbky-2013-k06)

作者简介:
马义德(1963-),男,博士,教授,主要从事数字图像处理、人工神经网络、嵌入式系统等方面的研究.

中图分类号: TP389.1

Preventive Feedback PCNN Model and Its Application in the Combinatorial Optimization Problems

1.
School of Information Science&Engineering,Lanzhou University Lanzhou 730000;
2.
Ecole de Polytech,University of Nantes Nantes France 443000

摘要: 利用脉冲耦合神经网络(PCNN)的自动波特性求解组合优化问题。在三态层叠脉冲耦合神经网络(TCPCNN)模型基础上,结合三角不等式定理,构造具有预防性反馈的脉冲耦合神经网络模型。在搜索最优解的过程中,利用三角不等式定理对解进行预判断,不理想的解被删除,起到预防反馈作用,降低求解的空间复杂度,提高求解效率和准确性。将该算法应用于SP和TSP问题实验仿真,结果表明,该算法有效降低了解空间复杂度,进一步提高了搜索速度。
- 自动波 /
- 组合优化 /
- 预防性反馈 /
- 脉冲耦合神经网络
Abstract: An improved pulse coupled neural network (PCNN) model is proposed to solve combination optimization problem with help of PCNN auto-wave characteristic. Based on Tri-state cascading pulse coupled neural network (TCPCNN), a preventive feedback method by using the triangle inequality theorem is introduced. In the process of searching solutions, all solutions are judged by the triangle inequality theorem and solutions of poor quality are removed. Therefore, the solution space complexity of combinatorial optimization problems decreases and the efficiency and accuracy are improved. This algorithm is applied to the shor test path (SP) and the traveling salesman problem (TSP) simulations. The results show that the proposed algorithm can effectively reduce space complexity and further improve the searching speed.
- auto-wave /
- combinatorial optimization /
- preventive feedback /
- pulse coupled neural network

[1]	吴涵卿, 袁淏木, 陈柄任, 吴磊, 李鑫, 李晓瑜. 量子近似优化算法在投资组合优化中的应用 . 电子科技大学学报, 2023, 52(5): 642-648. doi: 10.12178/1001-0548.2022019
[2]	王兆滨, 徐敏哲. 双通道量子脉冲耦合神经网络 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 331-340. doi: 10.12178/1001-0548.2022101
[3]	周立群, 宋协慧. 一类具比例时滞脉冲递归神经网络的全局多项式稳定性 . 电子科技大学学报, 2021, 50(1): 91-100. doi: 10.12178/1001-0548.2019171
[4]	刘志刚, 许少华, 肖佃师, 杜娟. 极限学习脊波过程神经网络及应用 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 110-116. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.018
[5]	邵继业, 谢昭灵, 杨瑞. 基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 781-787. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.023
[6]	唐贤伦, 刘庆, 张娜, 周家林. 混合PSO优化卷积神经网络结构和参数 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 230-234. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.011
[7]	王鹏, 黄焱, 安俊秀, 李建平. 多尺度量子谐振子算法在组合优化问题中的性能分析 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 469-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.027
[8]	薛羽, 庄毅, 朱浩, 张友益礻禹. 求解协同干扰问题的高效免疫遗传算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 452-458. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.026
[9]	李波, 吴志明, 王强. 多产品半柔性并联生产线预防性维修调度模型研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 791-795. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.030
[10]	卢小梅, 陈武华, 杨宣访. 时滞细胞神经网络部分状态脉冲镇定 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 810-816. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.002
[11]	常政威, 谢晓娜, 桑楠, 熊光泽. MPSoC软硬件划分的自动波竞争神经网络算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 752-756. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.022
[12]	王敏琴, 韩国强, 涂泳秋. 新型的无监督纹理分割方法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 11-15. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.003
[13]	马义德, 林冬梅, 王兆滨, 张北斗, 高清祥. PCNN与粗集理论用于多聚焦图像融合 . 电子科技大学学报, 2009, 38(4): 485-488. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.04.002
[14]	张伟, 师奕兵, 王志刚. 随钻声波测井数据压缩的小波神经网络法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 900-903,921.
[15]	崔梦天, 傅丽霞, 赵海军, 钟勇. 多级离散模糊神经网络稳定性的优化算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 628-631.
[16]	汤志伟, 符萍. 基于小波神经网络的信息系统综合评价模型 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 672-675.
[17]	陈波, 于泠. 基于小波神经网络的服务器预警系统 . 电子科技大学学报, 2005, 34(3): 343-346.
[18]	唐普英, 杨春华, 黄顺吉. 一种基于优化神经网络的最佳多用户检测器 . 电子科技大学学报, 1999, 28(2): 116-119.
[19]	赵辉, 虞厥邦. ⅡR DF设计的高阶关联神经网络优化方法 . 电子科技大学学报, 1998, 27(3): 251-255.
[20]	汪天富, 郑昌琼, 李德玉. 基于神经网络的超声医学图像自动分割 . 电子科技大学学报, 1997, 26(4): 366-368.

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预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

1. 兰州大学信息科学与工程学院兰州 730000;

2. 南特大学综合理工学院法国南特 44300

基金项目:

国家自然科学基金(61175012);教育部科技项目博士点基金(20110211110026);中央高校基金(lzujbky-2013-k06)

作者简介:
马义德(1963-),男,博士,教授,主要从事数字图像处理、人工神经网络、嵌入式系统等方面的研究.

收稿日期: 2012-02-19
修回日期: 2013-06-20
刊出日期: 2013-10-15

中图分类号: TP389.1

关键词:

摘要: 利用脉冲耦合神经网络(PCNN)的自动波特性求解组合优化问题。在三态层叠脉冲耦合神经网络(TCPCNN)模型基础上,结合三角不等式定理,构造具有预防性反馈的脉冲耦合神经网络模型。在搜索最优解的过程中,利用三角不等式定理对解进行预判断,不理想的解被删除,起到预防反馈作用,降低求解的空间复杂度,提高求解效率和准确性。将该算法应用于SP和TSP问题实验仿真,结果表明,该算法有效降低了解空间复杂度,进一步提高了搜索速度。

English Abstract

马义德, 冯晓文, 绽琨, 赵荣昌, 李小军. 预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

引用本文:

马义德, 冯晓文, 绽琨, 赵荣昌, 李小军. 预防性反馈PCNN模型及在组合优化问题中的应用[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

MA Yi-de, FENG Xiao-wen, ZHAN Kun, ZHAO Rong-chang, LI Xiao-jun. Preventive Feedback PCNN Model and Its Application in the Combinatorial Optimization Problems[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

Citation:

MA Yi-de, FENG Xiao-wen, ZHAN Kun, ZHAO Rong-chang, LI Xiao-jun. Preventive Feedback PCNN Model and Its Application in the Combinatorial Optimization Problems[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.05.018

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