一种并行模糊神经网络最短路径算法
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【摘要】:给出了模糊网络期望最短路径问题的定义,提出一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法解决模糊网络最短路径问题。PFNNSP算法通过模糊模拟对网络中的边权进行估计,脉冲波在神经元之间的并行传播,相互激活搜寻任意一对节点之间的最短路径,算法回溯输出路径表示和路径长度。在随机生成的小规模数据集上的仿真实验表明,PFNNSP算法在边权服从三角模糊分布的网络中执行时间优于Dijkstra算法,在大规模路网信息数据集上的仿真实验表明,PFNNSP算法能够有效求解网络中的最短路径,并且算法在迭代次数和收敛速度上要优于Dijkstra算法和A*搜索算法。
【作者单位】: 天津理工大学计算机与通信工程学院智能计算和软件新技术重点实验室;天津理工大学计算机与通信工程学院计算机视觉与系统教育部重点实验室;
【关键词】: 并行模糊神经网络最短路径 模糊模拟 神经元 脉冲
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61301140,61272450,61673295) 天津市教委科研计划资助项目(20120703) 天津市科技支撑资助项目(14ZCZDGX00072)
【分类号】:TP183;TP301.6
【正文快照】: 0引言最短路径问题是网络优化中的经典问题。这个问题主要分为两个方向:一个是单源最短路径问题即求解源节点到网络中其他节点之间的最短路径,典型的求解算法是Dijkstra算法[1];另一个是多源最短路径问题即求解网络中任意两个节点之间的最短路径,典型的算法是佛洛依德算法[2]
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