PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Neural network models for combinatorial optimization : a survey of deterministic, stochastic and chaotic approaches

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper serves as a tutorial on the use of neural networks for solving combinatorial optimization problems. It reviews the two main classes of neural network models : the gradient-based neural networks such as the Hopfield network, and the deformable template approaches such as the elastic net method and self organizing maps. In each class, the original model is presented, its limitations discussed, and subsequent developments and extensions are reviewed. Particular emphasis is placed on stochastic and chaotic variations on the neural network models designed to improve the optimization performance. Finally, the performance of these neural network models is compared and discussed relative to other heuristic approaches.
Rocznik
Strony
183--216
Opis fizyczny
Bibliogr. 87 poz.,Rys., wykr.,
Twórcy
autor
autor
autor
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BAT2-0001-1000
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.