用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题
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作者:
作者单位:

(1.海军装备研究院航空所,上海 200436;2.海军驻宝鸡地区军代室,陕西 宝鸡 721006;3.海军航空工程学院 研究生管理大队,山东 烟台 264001)

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通讯作者:

中图分类号:

TP39;V2

基金项目:


UAV Route Planning Using Hopfield Neural Network and Simulated Annealing
Author:
Affiliation:

(1.Aeronautical Institute of Naval Equipment Academy,Shanghai 200436,China;2.Military Representatives Office of Navy in Baoji,Baoji Shanxi 721006,China;3.Graduate Students’ Brigade,Yantai Shandong 264001,China)

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    摘要:

    分别用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题,并且对所求得结果进行了简单比较,结果表明模拟退火算法比Hopfield神经网络求解UAV航路规划问题效率更高。

    Abstract:

    An UAV route planning problem is solved using Hopfield Neural Network and Simulated Annealing. The results of the different algorithms is compared with each other, which shows that Hopfield Neural Network is more efficient than Simulated Annealing in solving UAV route planning problem.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张岳平,朱力超,孙涛.用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题[J].海军航空大学学报,2007,22(4):451-453, 466
ZHANG Yue-ping, ZHU Li-chao, SUN Tao. UAV Route Planning Using Hopfield Neural Network and Simulated Annealing[J]. JOURNAL OF NAVAL AVIATION UNIVERSITY,2007,22(4):451-453, 466

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  • 在线发布日期: 2018-07-05
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