自动波方法求解TSP问题
| 绪论 | 第1-9页 |
| 第一章 TSP问题简介 | 第9-16页 |
| ·TSP问题概况 | 第9-10页 |
| ·TSP算法的编码策略及评价标准 | 第10-11页 |
| ·TSP算法的编码策略 | 第10-11页 |
| ·TSP算法的评价标准 | 第11页 |
| ·常见的求解TSP算法简介 | 第11-14页 |
| ·常见的几种方法概观 | 第11-12页 |
| ·简单的方法:穷举法和贪婪法 | 第12页 |
| ·Hopfield网络法 | 第12-13页 |
| ·遗传算法和蚁群算法 | 第13-14页 |
| ·TSP问题的实际应用价值及前景 | 第14-16页 |
| 第二章 脉冲耦合神经网络工作原理及特性 | 第16-22页 |
| ·人工神经网络概述 | 第16页 |
| ·脉冲耦合神经网络传播特性 | 第16-21页 |
| ·自动波的传播条件 | 第17-20页 |
| ·自动波的传播特性 | 第20-21页 |
| ·PCNN的研究现状 | 第21-22页 |
| 第三章 构造自动波求解TSP问题 | 第22-35页 |
| ·输出-阈值耦合神经网络的提出 | 第22-24页 |
| ·输出-阈值耦合神经网络的相关定义及其耦合特性 | 第24-26页 |
| ·与单个神经元的耦合特性 | 第24-25页 |
| ·与多个神经元的耦合特性 | 第25-26页 |
| ·自动波方法求解TSP问题的基本思想 | 第26-28页 |
| ·赋权图的导出图 | 第26-28页 |
| ·自动波方法求解TSP问题的基本思想 | 第28页 |
| ·TSP问题的特殊性、与最短路问题的异同 | 第28-32页 |
| ·所有的自动波都向前传播 | 第28-30页 |
| ·神经元可以多次点火 | 第30页 |
| ·自动波竞争的特殊性 | 第30页 |
| ·自动波单向传播 | 第30页 |
| ·神经元链路的波动特性 | 第30-31页 |
| ·路径约束(边约束) | 第31-32页 |
| ·求解问题与起始城市无关 | 第32页 |
| ·高度并行性 | 第32页 |
| ·特殊的网络实现 | 第32-35页 |
| ·神经元激励函数--脉冲发生器 | 第33页 |
| ·阈值发生器使波动沿路径长度均匀传播 | 第33-34页 |
| ·神经元连接的先进先出堆栈结构 | 第34-35页 |
| 第四章 基于自动波的TSP问题求解算法 | 第35-44页 |
| ·自动波算法简介 | 第35-36页 |
| ·该TSP求解算法的特点 | 第36-37页 |
| ·实验与结果 | 第37-39页 |
| ·非平面TSP问题 | 第38页 |
| ·平面TSP问题 | 第38-39页 |
| ·算法的性能分析与改进尝试 | 第39-42页 |
| ·算法性能分析 | 第40-41页 |
| ·算法改进尝试 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 研究成果 | 第49页 |
