應(yīng)用自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路於(已修改)
2025-08-09 18:42 本頁面
【正文】 1應(yīng)用自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路於最長不相交路徑問題The Study of the Largest NonCrossing Route Problem Using SelfOrganizing Neural Networks陳昭榮ChaoRong Chen國立臺北科技大學(xué)電機工程系摘要自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路具有拓樸特性，可用來很有效率的求解銷售員旅行問題。本文提出一新的研究問題，為對於平面上的一群節(jié)點，除了起點外每一節(jié)點恰好經(jīng)過一次之不相交封閉路徑，求出最長距離之路徑。針對此問題，本文提出數(shù)個與兩線段相交有關(guān)的定理，及改進原先用以求解銷售員旅行問題自我組織之方法，用於求解此一最大化不相交封閉路徑之問題。由數(shù)個實例之模擬結(jié)果證明可用以得到不錯之解答。關(guān)鍵詞：類神經(jīng)網(wǎng)路、自我組織法、銷售員旅行問題、最長不相交路徑問題。投稿受理時間：91年3月15日 審查通過時間：91年5月10日ABSTRACTSelforganizing neural network has the topological characteristics that can be effectively used in solving the traveling salesman problem. This paper proposes a novel problem of optimizing the noncrossing closed route in which each node, except for the starting point, is only visited once so that the total visiting length is maximized. Some theorems of the intersection of two lines are reviewed in the paper. And, the selforganizing network algorithm of solving the traveling salesman problem is modified to solve the problem. Simulation results show that the proposed algorithm has good performances on the optimization of the triplength.Keywords : Artificial Neural Network, SelfOrganizing Method, Traveling Salesman Problem, Largest NonCrossing Route Problem.51 / 82壹、簡介近年來，研究人員渴望能發(fā)展出比目前電腦更聰明的機器來服務(wù)人類，因此類神經(jīng)網(wǎng)路成為熱中之研究方向之一。它是一個相當(dāng)年輕的科學(xué)，在1987年才辦第一屆ICNN研討會，1989年辦第一屆IJCNN研討會，1990年IEEE之Neural Network創(chuàng)刊。但與類神經(jīng)網(wǎng)路相關(guān)之研究近幾年來在各領(lǐng)域之刊物均可看到。關(guān)於類神經(jīng)網(wǎng)路應(yīng)用於解最佳化問題，在各工程領(lǐng)域皆有不錯之突破，使得最佳化問題在減少執(zhí)行時間、節(jié)省使用記憶體上皆有不錯之成果。類神經(jīng)網(wǎng)路有下列幾項之優(yōu)點：(1) 俱平行處理能力，故速度快，可作即時輸出。(2) 知識或資料是分散的儲存在大量的加權(quán)值中，故對神經(jīng)鍵局部傷害不致影響整體功能。(3) 具學(xué)習(xí)能力，可以自行由例子中尋找規(guī)則性而具專門知識。(4) 有保持菁華（abstraction）的能力。當(dāng)接受足夠訓(xùn)練後，雖然輸入不完整或有雜訊的資料，亦能由其中特性，得知其原來面貌。類神經(jīng)網(wǎng)路之分類，若依學(xué)習(xí)方式來分，可分成監(jiān)督式(supervised)學(xué)習(xí)及非監(jiān)督式(unsupervised)學(xué)習(xí)兩種。常見的監(jiān)督式類神經(jīng)網(wǎng)路有多層認知網(wǎng)路(multilayer perceptron)和Hop
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