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基于PCNN的迷宫路径搜索的评估函数优化研究  
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【英文篇名】 Research on evaluation function of path optimization search using PCNN
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【作者】 林俊; 刘龙; 谷兵;
【英文作者】 LIN Jun; LIU Long; GU Bing; College of Engineering and Design; Hunan Normal University;
【作者单位】 湖南师范大学工程与设计学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 01期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 脉冲耦合神经网络(PCNN); 迷宫路径; 优化算法; MATLAB平台; 评估函数;
【英文关键词】 Pulse Coupled Neural Network(PCNN); labyrinth path; optimization algorithm; MATLAB platform; evaluation function;
【摘要】 在前人对PCNN模型的研究及应用的基础上,结合启发式的搜索策略——A*搜索策略,设计了基于改进型的PCNN迷宫智能优化算法,并将其应用解决实际迷宫问题。主要工作为:(1)通过对PCNN模型内在机理的研究,并根据PCNN的自身特点,选择合适的模型参数以适合求解迷宫最短路径问题。(2)选择与改进了的PCNN模型相结合的A*搜索算法,并证明该算法是可靠的,具有一定的自适应能力和所求得的解是最优解。(3)通过IEEE标准迷宫和MATLAB平台,对该算法的评估函数进行设计、仿真和验证等,不仅论证了(2)的结论,同时也论证了该算法的高效性。相关研究工作的实验结果表明,该算法不仅可以尽快找到目标,而且可以在相对少的搜索区域里得到相对满意的路径。
【英文摘要】 On the basis of previous research and application of PCNN model heuristic search strategy—A*search strategy,designs the intelligent optimization algorithm on the basis of improved PCNN and its application to solve the practical problems in maze. The main tasks:(1)Through the research of the intrinsic mechanism of PCNN model, select the appropriate model parameters to fit the solving maze shortest path problem.(2)Combining A*search algorithm, and prove that the algorithm is reliable, adaptive capacity and th...
【基金】 湖南省研究生科研创新项目(No.CX2011B216)
【更新日期】 2016-01-25
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言PCNN是基于哺乳动物视皮层神经元机理发展而来的人工神经网络模型,由于它优良的生物学背景,使得PCNN模型在图像处理[1-2]、模式识别[3]和组合优化[4]等许多应用中显示出很大的优势和潜力。迷宫路径的优化问题是一个典型的组合优化问题,它不仅直接应用于解决生产中的众多问

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