摘要
对Hopfield离散网络的操作方式进行了推广 ,使其可以实现局部并行操作 ,并给出了相应的稳定条件 .构造了一种用于最大独立集 (MIS)问题求解的广义离散神经网络模型 (GDHN) .模拟计算表明 ,所提出的算法在求解MIS问题时 。
The operation method of Hopfield network is generalized in order to realize its local parallel operation. The corresponding stable condition is given. A generalized discrete neural network for solving maximal independent set (MIS) problem is designed. The simulation results show that the proposed algorithm is more efficient than the pure neural network algorithm for solving MIS.
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第6期647-650,共4页
Journal of Xi'an Jiaotong University
基金
国家自然科学基金资助项目 (6 9975 0 16 )
关键词
离散神经网络
稳定性
最大独立集
全局优化
启发式算法
discrete neural network
stability
maximal independent set
global optimization
heuristic algorithm
