离散型霍普菲尔德网络的学习目的：
对具有q个不同的输入样本组Pr×q＝[P1, P2 …Pq]，希望通过调节计算有限的权值矩阵W，使得当每一组输入样本Pk，k=1，2，…，q，作为系统的初始值，经过网络的工作运行后，系统能够收敛到各自输入样本矢量本身。
当k＝1时，对于第i个神经元，由海布学习规则可得网络权值对输入矢量的学习关系式为：
其中，α＞0，i＝1，2…，r；j=1，2…，r。在实际学习规则的运用中，一般取α＝1或1/r。
2022-03-25 13:27:43
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【TSP问题】基于遗传算法求解多旅行商问题matlab源码含GUI.md
2022-03-22 02:12:15
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文章将遗传算法和蚁群算法融合为一体，在此基础上，分另13对遗传算法和蚁群算法中的遗传算法中的交叉长度发生变化、种群更新、蚁群算法信息素保留率和信息素自动更新进行了改进。同时给出一种信息素更新模型，最后通过对TSP的51个城市的仿真计算，表明将遗传算法和蚁群算法融合为一体效果较好。
2022-03-21 14:25:17
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