神经网络优化计算的新方法

张木想; 马缚龙; 肖国镇

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神经网络优化计算的新方法

更新时间：2025-12-08

- 神经网络优化计算的新方法
- A New Neural Computing Method for Optimization
- 电子学报 1993年第7期页码：1-7
- 作者机构：
  
  1. 西安电子科技大学应用数学系
  2. 西安电子科技大学应用数学系西安 710071
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61701067;61702065)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：1993
- 稿件说明：
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[1]张木想,马缚龙,肖国镇.神经网络优化计算的新方法[J].电子学报,1993(07):1-7.

Zhang Muxiang, Ma Fulong, Xiao Guozhen. A New Neural Computing Method for Optimization[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, (7): 1-7.
[1]张木想,马缚龙,肖国镇.神经网络优化计算的新方法[J].电子学报,1993(07):1-7. DOI：

Zhang Muxiang, Ma Fulong, Xiao Guozhen. A New Neural Computing Method for Optimization[J]. Acta Electronica Sinica, 1993, (7): 1-7. DOI：

摘要

本文在Hopfield神经网络优化方法的基础上

根据模拟退火算法逃离局部最优解的原理

提出了一种神经网络优化计算的新方法。通过调整神经网络的连接权

网络的演化不仅可以逃离目标函数的局部最优解

而且可以改善目标函数的局部最优解。实验结果表明

新方法求解最优解所需的计算时间比模拟退火算法少得多。

Abstract

According to the principle of escaping from local optimal solutions of simulated annealing algorithm

a new neural computing method for optimization is proposed based on Hopfield neural network method.By adjusting the connection weights of a neural network

the network can not only escape from local optimal solutions of objective functions

but also improve local optimal solutions of objective functions.Experimental results show that the new method requires much less computing time to obtain an optimal solution than simulated annealing algorithm does.

关键词

Keywords

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