基于广义细胞自动机的FPS问题及TSP问题优化求解

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该文在传统的细胞自动机模型基础之上,提出了一种新的广义细胞自动机模型,广义细胞自动机中的小粒度宏细胞可以聚合成能够独立演化的大粒度宏细胞,通过多粒度宏细胞群体智能的相互作用,能够分布式地并行求解一些优化问题.文中通过两个典型的问题-ATM交换机中的快速包交换(FPS)问题和组合优化中的旅行商问题(TSP),讨论了广义细胞自动机的构造方法、动力学方程及其性质.理论分析和仿真实验表明,与传统的神经网络模型相比,如CNN和HNN,在求解这类优化问题时,该文的广义细胞自动机方法在计算复杂性、计算并行性、可行解质量、优化解比率、待定参数选择等方面,都具有非常明显的优越性.
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