<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="7.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">余道衡</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">贾积有</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">用参数正交选优神经网络算法解货郎问题</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">电子学报</style></secondary-title></titles><keywords><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">Hopfield神经网络模型;货郎问题;加权参数空间;吸引域;正交表优化方法</style></keyword></keywords><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">1993</style></year></dates><pages><style face="normal" font="default" size="100%">16-22</style></pages><isbn><style face="normal" font="default" size="100%">0372-2112</style></isbn><language><style face="normal" font="default" size="100%">eng</style></language><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">本文发现了货郎问题(TSP)能量函数的参数空间中的吸引域与全局性优化解之间存在着确定的对应关系,并找到了许多参数空间中的吸引域。在此基础上提出了一种新算法——参数正交选优神经网络算法求解TSP,30城市,31城市(中国)和300城市TSP的求解结果都十分满意,表明这种新算法的有效性。</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">07</style></issue><call-num><style face="normal" font="default" size="100%">11-3444/TN</style></call-num></record></records></xml>