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帕特森，R。;H·皮尔库尔。

CMST问题的启发式过程神经网络。 （英语） Zbl 0980.90077号

计算。操作。物件。 27，编号11-12，1171-1200（2000）.
总结：组合优化问题本质上很难解决，电容最小生成树（CMST）问题就是这样一个问题。管理科学已经做了大量工作来开发启发式解决程序，以在合理的时间内次优地解决大型CMST问题。本文使用CMST问题开发并演示了一种混合神经网络方法，该方法将启发式方法纳入神经网络拓扑设计中。将启发式过程嵌入到神经网络拓扑设计中，并使用神经网络执行迭代改进过程。使用问题的半松弛能量函数开发一个神经网络权重调整过程，以修改问题成本。在我们四分之三（75%）的实验中，混合神经网络产生了比任何传统测试程序更好的结果。

引用于1文件

MSC公司：

90C27型 组合优化
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

优化;神经网络;拓扑网络设计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Patterson}和\textit{H.Pirkul}，计算。操作。第27号决议，第11--121171--1200号（2000年；Zbl 0980.90077）
全文： 内政部

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