本文關鍵詞：基于Hopfield網(wǎng)絡的路徑規(guī)劃并行算法設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：路徑規(guī)劃算法不僅僅是圖論和算法理論中的經(jīng)典問題,而且在現(xiàn)實生活中也有非常多應用,例如在智能交通、物流規(guī)劃、通信、機器人、LBS(基于位置的服務)、無人機等領域。針對傳統(tǒng)的最短路徑規(guī)劃算法在求解路徑規(guī)劃問題上的局限性,提出了一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的路徑規(guī)劃算法,利用并行計算技術來對算法進行加速,在算法的有效性和計算速度兩個方面對路徑算法做了一定改進。首先對具有多個優(yōu)化目標的路徑規(guī)劃問題進行了分析,使用統(tǒng)一目標法把多個目標的問題轉(zhuǎn)化為一個總的綜合目標,并建立該問題相應的數(shù)學模型,將求解多目標路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為具有多個局部極小值點的非凸優(yōu)化問題;分析了適合于交通網(wǎng)絡分析的路網(wǎng)模型,以及相關的約束條件和影響因素。其次介紹了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和性質(zhì),分析連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡能量函數(shù)的穩(wěn)定性以及用于求解凸優(yōu)化問題的可行性,并對網(wǎng)絡迭代的步長更新策略進行了改進;針對Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡在求解非凸優(yōu)化問題上的局限性,將連續(xù)型的模擬退火算法與其相結(jié)合,實驗結(jié)果表明,模擬退火Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡能夠有效跳出局部極小值,并收斂于全局最優(yōu)值。對Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡進行了并行性分析,將其迭代過程轉(zhuǎn)化為多個矩陣運算,并利用OpenCL并行計算框架對不同規(guī)模的矩陣運算進行測試,針對矩陣運算優(yōu)化了對內(nèi)存的訪問。測試結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)的串行計算方式,基于OpenCL的并行計算模式能夠顯著提高矩陣運算的速度。將并行計算應用于求解一個多目標路徑規(guī)劃問題,驗證了算法在求解多目標路徑規(guī)劃問題時能取得正確的效果。最后在本文所研究路徑規(guī)劃算法的基礎上,結(jié)合并行計算、GIS等技術開發(fā)了一個路徑規(guī)劃仿真軟件。
【關鍵詞】：路徑規(guī)劃 非凸優(yōu)化 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡 并行計算
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;U116.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1. 研究背景及意義11-13
• 1.2. 路徑規(guī)劃算法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1. 路徑規(guī)劃基本步驟13-14
• 1.2.2. 常用路徑規(guī)劃算法14-15
• 1.3. Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡在路徑規(guī)劃中應用15-17
• 1.4. 本文的主要工作及創(chuàng)新點17-19
• 1.4.1. 主要工作內(nèi)容17-18
• 1.4.2. 主要創(chuàng)新點18-19
• 第二章 多目標路徑規(guī)劃問題19-26
• 2.1. 路徑規(guī)劃問題介紹19-20
• 2.2. 多目標路徑規(guī)劃問題與優(yōu)化問題20-25
• 2.2.1. 多目標的處理20-21
• 2.2.2. 路網(wǎng)模型21
• 2.2.3. 約束條件21-22
• 2.2.4. 影響因素22
• 2.2.5. 多目標的權重分析22-25
• 2.3. 本章小結(jié)25-26
• 第三章 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡在優(yōu)化問題中的應用26-55
• 3.1. Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡26-32
• 3.1.1. Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念26-29
• 3.1.2. Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法29-30
• 3.1.3. CHNN的能量函數(shù)及其穩(wěn)定性分析30-32
• 3.2. Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡求解凸優(yōu)化問題32-44
• 3.2.1. CHNN與優(yōu)化問題32-35
• 3.2.2. CHNN計算示例35-39
• 3.2.3. 步長更新策略的改進39-44
• 3.3. 連續(xù)型模擬退火算法求解非凸優(yōu)化問題44-52
• 3.3.1. 模擬退火算法基本原理44-46
• 3.3.2. 連續(xù)型模擬退火算法46-47
• 3.3.3. 模擬退火算法的參數(shù)設置47-48
• 3.3.4. SA計算示例48-52
• 3.4. 模擬退火算法與Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合52-54
• 3.4.1. SA-CHNN算法基本介紹52-53
• 3.4.2. SA-CHNN計算示例53-54
• 3.5. 本章小結(jié)54-55
• 第四章 并行計算的在路徑規(guī)劃算法中的應用55-76
• 4.1. 并行計算基本概念55-56
• 4.1.1. 并行計算機體系結(jié)構55
• 4.1.2. 并行程序編程模型55-56
• 4.2. Open CL與并行計算56-61
• 4.2.1. Open CL基本概念56-58
• 4.2.2. Open CL基本架構58-60
• 4.2.3. Open CL編程步驟60-61
• 4.3. Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的并行化分析61-63
• 4.4. 矩陣并行運算的性能分析63-70
• 4.4.1. Open CL在矩陣乘法上性能測試63-67
• 4.4.2. Open CL矩陣運算的優(yōu)化設計67-70
• 4.5. 多目標路徑規(guī)劃算法的驗證70-75
• 4.5.1. 多目標路徑問題的數(shù)學模型70
• 4.5.2. CHNN的構建70-73
• 4.5.3. 計算示例73-75
• 4.6. 本章小結(jié)75-76
• 第五章 路徑規(guī)劃仿真軟件的實現(xiàn)76-85
• 5.1. 軟件架構設計76-78
• 5.1.1. 軟件開發(fā)與運行環(huán)境76-77
• 5.1.2. 軟件基本架構77-78
• 5.2. 功能模塊的設計與實現(xiàn)78-84
• 5.3. 本章小結(jié)84-85
• 總結(jié)與展望85-87
• 1. 總結(jié)85-86
• 2. 展望86-87
• 參考文獻87-91
• 附錄 1 Hopfield類核心代碼91-100
• 附錄 2 SA類核心代碼100-107
• 附錄 3 Open CL矩陣乘法核心代碼107-109
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果109-110
• 致謝110-111
• 附件111

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  本文關鍵詞：基于Hopfield網(wǎng)絡的路徑規(guī)劃并行算法設計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：480524