Wykorzystanie pasywnych sieci neuronowych do rozwiązywania zadań optymalizacyjnych na przykładzie problemu komiwojażera

• Autorzy: Łuksza A. , Sieńko W.

Warianty tytułu

EN

The usage of passive neural networks for solving optimization problems, with the example of the TSP

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaproponowano wykorzystanie pasywnych sieci neuronowych do rozwiązywania zagadnienia komiwojażera. Wykazano, że pasywna sieć neuronowa pozwala na rozdzielenie funkcji celu i ograniczeń między symetryczny i antysymetryczny składnik macierzy połączeń. Dzięki takiemu rozdzieleniu uzyskano sieć o dużo lepszych zdolnościach rozwiązywania zagadnienia komiwojażera od tradycyjnych sieci typu Hopfielda. Przedstawiono wyniki eksperymentów numerycznych, potwierdzających przydatność pasywnych sieci neuronowych do rozwiązywania zagadnienia komiwojażera.

EN

In the paper it was suggested to use passive neuron networks to solve the travelling salesman problem. It was shown that passive neural network allows to split the objective function and the constraints between symmetric and antisymmetric components of the weight matrix. Thanks to such a separation a network with far better travelling salesman problem solving capability, than traditional Hopfield networks was obtained. In the paper were presented the results of numerical experiments confirming the usefulness of passive neural networks for solving the travelling salesman problem.

Słowa kluczowe

PL

pasywne sieci neuronowe; optymalizacja; zagadnienie komiwojażera

EN

Travelling Salesman Problem; Combinatorial Optimization; Passive Neural Networks

• Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Morskiego w Gdyni
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 90
• Strony: 37--49
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Łuksza A.

• Akademia Morska w Gdyni

autor

Sieńko W.

• Akademia Morska w Gdyni

Bibliografia

• 1. Abe S., Gee A.H., Global convergence of the Hopfield neural network with nonzero diagonal elements, IEEE Tr. on CAS, 1995, vol. 42, no. 1.
• 2. Gee A.H., Prager R.W., Limitations of neural networks for solving traveling salesman problems, IEEE Tr. on Neural Networks, 1995, vol. 6, no. 1.
• 3. Hopfield J.J., Tank D.W., Neural computation of decisions in optimization problems, Biological Cybernatics, 1985, vol. 52.
• 4. Łuksza A., Citko W., Sieńko W., Universality of passive neural networks, Proc. of First International Conference on Computing Anticipatory Systems, Liege, Belgium, AIP Conference Proceedings, 1997, vol. 437, s. 595–605.
• 5. Łuksza A., Sieńko W., Using passive neural networks to solve TSP, [w:] 2015 IEEE 2nd International Conference on Cybernetics (CYBCONF), red. P. Jędrzejowicz, N.T. Nguyen, H. Tzung-Pei, I. Czarnowski, Gdynia 2015, s. 79–84.
• 6. Reinelt G., TSPLIB – A traveling salesman problem library, ORSA Journal on Computing, 1991, vol. 3, no. 4, s. 376–384.
• 7. Sieńko W., Citko W., On very large scale Hamiltonian neural nets, 6th International Conference on Neural Networks and Soft Computing, Zakopane, Poland, 2002, Neural Networks and Soft Computing Book Series: Advanced in Soft Commputing, 2003, s. 268–273.
• 8. Warren R.H., Numeric experiments on the commercial quantum computer, Notices of the AMS, 2013, vol. 60, no. 11.