通信网络中缩减的Hopfield神经网络路由算法

摘要

为保证神经网络收敛于全局最优点,采用模拟退火算法研究了Hopfield神经网络的局部稳定问题,针对Hopfield神经网络路由算法需要神经元数目众多、计算量大的缺点,提出规模缩小化的Hopfield神经网络路由算法.采用减少神经元数量的方法,减小神经网络规模,提高路由运算能力和神经网络的适应性.比较了原路由算法和改进算法的迭代次数、运算速度和稳定状态能量函数,分析在通信网络和神经网络各参数变化情况下,迭代算法的收敛特性和稳定性的变化规律,总结神经网络路由计算3种约束系数之间的关系.结果表明,缩减的Hopfield神经网络路由计算较原算法具有更高的有效性、可靠性和应用适应性.