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关于并行模糊神经网络最短路径算法的研究论文.pdf

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简介:
本文探讨了基于并行模糊神经网络的最短路径算法,通过结合模糊理论与神经网络技术,旨在提高复杂网络环境下路径规划的效率和准确性。 提出了模糊网络期望最短路径问题的定义,并提出了一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法来解决此类问题。该算法通过模拟对网络中边权进行估计,利用脉冲波在神经元之间的并行传播和相互激活机制,在任意一对节点之间寻找最优路径。PFNNSP算法不仅能够输出具体的路径表示及其长度,而且实验表明其性能优于传统Dijkstra算法以及A*搜索算法。 具体而言,在小规模数据集上的仿真测试中,PFNNSP算法在边权遵循三角模糊分布的网络环境中表现出更优的时间效率;而在大规模路网信息的数据集中进行测试时,该算法同样展示了高效的路径求解能力,并且在迭代次数和收敛速度方面也优于Dijkstra算法与A*搜索法。

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    本文探讨了基于并行模糊神经网络的最短路径算法,通过结合模糊理论与神经网络技术,旨在提高复杂网络环境下路径规划的效率和准确性。 提出了模糊网络期望最短路径问题的定义,并提出了一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法来解决此类问题。该算法通过模拟对网络中边权进行估计,利用脉冲波在神经元之间的并行传播和相互激活机制,在任意一对节点之间寻找最优路径。PFNNSP算法不仅能够输出具体的路径表示及其长度,而且实验表明其性能优于传统Dijkstra算法以及A*搜索算法。 具体而言,在小规模数据集上的仿真测试中,PFNNSP算法在边权遵循三角模糊分布的网络环境中表现出更优的时间效率;而在大规模路网信息的数据集中进行测试时,该算法同样展示了高效的路径求解能力,并且在迭代次数和收敛速度方面也优于Dijkstra算法与A*搜索法。
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