應(yīng)用自我組織類神經(jīng)網(wǎng)路於-資料下載頁
2025-07-28 18:42本頁面
【正文】 。此外，由公式(1)可知，當(dāng)G174。 165。時(shí)，所有f (G,n) 之值為 1/；當(dāng)G174。 0時(shí)，f (G,n) 僅有jc 節(jié)點(diǎn)不為0值，為1/。3. 本文研究之題目在實(shí)務(wù)應(yīng)用方面，如：電力電纜公司要作電線絕緣老化試驗(yàn)時(shí)，已知在一空地上設(shè)置如圖八之電桿，則應(yīng)如何佈線可使電纜線長度最長且沒有交錯(cuò)，以避免短路之設(shè)計(jì)方法。4. 本研究議題可以更擴(kuò)充為，已知節(jié)點(diǎn)數(shù)目，8應(yīng)如何安排節(jié)點(diǎn)位置，以獲得最大之不相交路徑。陸、結(jié)論本文提出一最大化不相交路徑問題之描述及數(shù)學(xué)模型。並提出一些相關(guān)之定理與一解題之演算法。由實(shí)際例子中發(fā)現(xiàn)，自我組織演算法除了可用以求解最短路徑問題外，應(yīng)用於求解最長路徑問題亦可得到不錯(cuò)之結(jié)果。在求解此最佳化路徑之問題方面，使用基因法則、模擬退火法或Hopfield類神經(jīng)網(wǎng)路等方法相信亦可以有相當(dāng)不錯(cuò)之結(jié)果。期望有更多人針對此一問題提出不同之演算法來求解此一具挑戰(zhàn)性之問題。參考文獻(xiàn)[1] Kohonen, Teuvo, Selforganization and associative memory, Springer, 1988.[2] Jang, J. S., NeuroFuzzy and Soft Computing, 全華圖書，1997。[3] 林昇甫、洪成安，神經(jīng)網(wǎng)路入門與圖樣辨識，全華書局，82年9月。[4] Lippman, Richard P. An introduction to puting with neural nets, IEEE ASSP Mag. pp. 422, April 1987.[5] Angeniol, B., et al. ,Selforganizing feature maps and the travelling salesman problem, Neural Networks, Vol. 1, , 1988.[6] Kitaori, K.。 Murakoshi, H.。 Funakubo, N , A new approach to solve the traveling salesman problem by using the improved Kohonen39。s selforganizing feature map , Proc. of the IEEE IECON 21st International Conference , Vol. 2 , pp. 13841388, 1995.[7] Kim, .。 Kim, .。 Choi, .,An efficient algorithm for traveling salesman problems based on selforganizing feature maps , Second IEEE International Conference on Fuzzy Systems, , pp. 10851090, 1993.[8] Matsuyama, Y.,Competitive selforganization and binatorial optimization: applications to traveling salesman problem , IJCNN International Joint Conference on Neural Networks, Vol. 3, pp. 819824, 1990.[9] Cochrane, .。 Cochrane, ., Exploring petition and cooperation for solving the Euclidean travelling salesman problem by using selforganizing map , Ninth International Conference on Artificial Neural Networks, Vol. 1, pp. 180 185, 1999.
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