2010-12-01 9 views
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まず、これは宿題です。私は努力したと思いますが、コードではなくヒントを探しています。旅行セールスマン問題に対するHopfieldニューラルネットワークの問題点は何ですか?

問題は次のとおりです。演算式には、与えられたニューロンを変更するための4つのコンポーネントがあります。

  • A)各都市が最大で1回訪問されるようにするための1つの部分。
  • B)それぞれの位置(第1、第2、第3など)が多くとも1つの都市を持つようにするためのもの。
  • C)アクティブなニューロンの総数が都市の数に等しいことを保証するための1つの部分。
  • D)距離を最小にするための1つの部分。

重大な影響があるほど重い場合、ネットワークは無効なツアー(たとえば、A、D、どこも、E、C)に定住します。しかし、私はDの重みを減じることができ、コードは解を見つけることができますが、距離は最小です。

私はどんなアドバイスでも非常に感謝しています。私はしばらくの間、頭を叩いていました。このコードは、HopfieldネットワークでTSPを解決する方法を理解している人なら誰でも理解できるはずです。

ダスコード:

%parameters 
n=5; 
theta = .5; 
u0 = 0.02; 
h = .1; 
limit = 2000; 

%init u 
u=zeros(n,n); 
uinit = -u0/2*log(n-1); %p94 uINIT = - u0/2 * ln(n-1) 
for i=1:n 
    for j=1:n 
     u(i,j) = uinit * (1+rand()*0.2-0.1); %add noise [-0.1*uInit 0.1*uINIT] 
    end 
end 

%loop 
for index=1:limit 
    i = ceil(rand()*n); 
    k = ceil(rand()*n); 

    %runge kutta 
    k1 = h*du(u,i,k,0); 
    k2 = h*du(u,i,k, k1/2); 
    k3 = h*du(u,i,k, k2/2); 
    k4 = h*du(u,i,k, k3); 
    u(i,k) = u(i,k) + (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4)/6; 
end 

Vfinal = hardlim(V(u)-theta) 

デュ()

function out=du(u,X,i,c) 

dist = [0, 41, 45, 32, 32; 
     41, 0, 36, 64, 54; 
     45, 36, 0, 76, 32; 
     32, 64, 76, 0, 60; 
     32, 54, 32, 60, 0]; 

t = 1; 
n = 5; 
A = 10; 
B = 10; 
C = 10; 
D = .0001; 


AComp = A*sum(V(u(X,:))) - A*V(u(X,i)); 
BComp = B*sum(V(u(:,i))) - B*V(u(X,i)); 
CComp = C*(sum(sum(V(u)))-n); 

DComp = 0; 
before = i-1; 
after = i+1; 
if before == 0 
    before = 5; 
end 
if after == 6 
    after = 1; 
end 
for Y=1:5 
    DComp = DComp + dist(X,Y) * (V(u(Y,after)) + V(u(Y,before))); 
end 
DComp = DComp * D; 

out = -1*(u(X,i)+c)/t - AComp - BComp - CComp - DComp; 

V()

function out=V(u) 
u0 = 0.02; 
out = (1 + tanh(u/u0))/2; 
+0

これはクールな問題です。学期は終わりそうです。解決策を見つけましたか? –

+0

いいえ、教授は悲しいことに、最も役に立たなかった。私はクラスの他の生徒と話しましたが、彼はそれを解決したとは思いません。 –

答えて

3

私が試したことがない解決トン彼はニューラルネットワークでTSPを作成しましたが、私はそれが非常にうまく、非常に迅速に解決し、遺伝的アプローチをとることを発見しました。

私は多くのニューラルネットワークプロジェクトを行っていますが、TSPは一般的に(都市の)単一のネットワークで多くのソリューションを持つことができるため、ニューラルネットワークを解決策、決して実際に成功裏に収束することはありません。

ジョンR.ドナー

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