Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "problem optymalizacji kombinatorycznej" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Exponential and chaotic neurodynamical tabu searches for quadratic assignment problems
Autorzy:
Hasegawa, M.
Ikeguchi, T.
Aihara, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206864.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
problem optymalizacji kombinatorycznej
sieć neuronowa
chaos
combinatorial optimization problems
neural networks
quadratic assignment problems
tabu search
Opis:
We propose a chaotic neurodynamical searching method for the Quadratic Assignment Problems (QAPs). First, we construct a neural network whose behavior is the same as that of the conventional tabu search. Using the dynamics of the tabu search neural network, we realize the exponential tabu search, whose tabu effect decreases exponentially with time, and we show the effectiveness of this type of exponential tabu search. Next, we extend this novel tabu search to a chaotic version. This chaotic method includes both effects of the chaotic dynamical search and the exponential tabu search, and exhibits better performance than the conventional and exponential tabu searches. Last, we propose an automatic parameter tuning method and show that the proposed method exhibits high performance even on large QAPs.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2000, 29, 3; 773-788
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of traveling salesman problem using affinity propagation clustering and genetic algorithm
Autorzy:
El-Samak, A. F.
Ashour, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91810.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
combinatorial optimization problem
travel salesman problem
genetic algorithm
evolutionary computation algorithm
affinity propagation clustering technique
AP
problem optymalizacji kombinatorycznej
algorytm genetyczny
obliczenia ewolucyjne
Opis:
Combinatorial optimization problems, such as travel salesman problem, are usually NPhard and the solution space of this problem is very large. Therefore the set of feasible solutions cannot be evaluated one by one. The simple genetic algorithm is one of the most used evolutionary computation algorithms, that give a good solution for TSP, however, it takes much computational time. In this paper, Affinity Propagation Clustering Technique (AP) is used to optimize the performance of the Genetic Algorithm (GA) for solving TSP. The core idea, which is clustering cities into smaller clusters and solving each cluster using GA separately, thus the access to the optimal solution will be in less computational time. Numerical experiments show that the proposed algorithm can give a good results for TSP problem more than the simple GA.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 4; 239-245
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization using chaotic neural network and its application to lighting design
Autorzy:
Nanba, R.
Hasegawa, M.
Nishita, T.
Aihara, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205753.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
algorytm genetyczny
denaturacja symulowana
grafika komputerowa
metoda energetyczna
model świetlny
sieć neuronowa chaotyczna
zagadnienie optymalizacji kombinatorycznej
chaotic neural networks
combinatorial optimization problem
computer graphics
genetic algorithm
lighting design
radiosity method
simulated annealing
Opis:
We have developed a chaotic neurodynamical searching method for solving the lighting design problems. The goal of this method is to design interior lighting that satisfies required illuminance distribution. We can obtain accurate illuminance distribution by using the radiosity method to calculate interreflection of lights. We formulate the lighting design problem that considers the interreflection of lights as a combinatorial optimization problem, and construct a chaotic neural network which searches the optimum solution of the lighting design problem. The calculated illuminance distribution is visualized using computer graphics. We compare this optimization method with the conventional neural network with gradient dynamics, simulated annealing, and the genetic algorithm, and clarify the effectiveness of the proposed method based on the chaotic neural network.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 249-269
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies