基于带宽剩余率的脉冲耦合神经网络最短路径算法

发布时间：2018-05-18 15:49

  本文选题：脉冲耦合神经网络 + 最短路径　； 参考：《系统工程与电子技术》2013年04期

【摘要】：利用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)寻找最短路径是一种非确定性算法,运算的复杂度只和最短路径的长度有关,和路径图的复杂程度无关。已有的PCNN最短路径算法只考虑路径长度,而未考虑其他参数,如带宽和时延等。这里除了考虑路径长度,同时考虑实际中带宽剩余量对网络的影响,提出了一种基于带宽剩余率的最短路径算法,用带宽剩余率参数来控制神经元阈值,寻找最短路径。仿真结果表明,该算法可以寻找到全局最优解。
[Abstract]:Using pulse coupled neural network PCNN) to find the shortest path is a non-deterministic algorithm. The computational complexity is only related to the length of the shortest path and is independent of the complexity of the path graph. The existing PCNN shortest path algorithm only considers path length, but not other parameters, such as bandwidth and delay. In addition to considering the path length and the influence of the bandwidth surplus on the network in practice, a shortest path algorithm based on the bandwidth residual rate is proposed. The bandwidth residual rate parameter is used to control the neuron threshold and to find the shortest path. Simulation results show that the algorithm can find the global optimal solution.
【作者单位】： 复旦大学电子工程系;
【基金】：上海市自然科学基金(12ZR1402500)资助课题
【分类号】：TP183;TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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8 李e，

本文编号：1906449