350 rub
Journal Neurocomputers №10 for 2009 г.
Article in number:
Using of Hopfield neural networks for the decision of combinatory problems
Keywords: Hopfield neural network combinatory optimization
Authors:
L. A. Zhukov, O. V. Korchevskaya
Abstract:
The application of Hopfield neural network for the decision of applied problems is considered. The basic approaches are led to the decision of problems of combinatory optimization. Application of Hopfield neural network for the decision of a problem of bin packing is described.
Pages: 21-27
References
  1. Балухто А. Н. Нейронные сети, минимизирующие свою энергию, и решение задач целочисленного программирования с булевыми переменными// Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 1997. № 3, 4. С. 7-16.
  2. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн.1. М.: ИПРЖР. 2000. 416 с.
  3. Галушкин А. И., Судариков В. А., Шабанов Е. В. Нейроматематика // Математическое моделирование. М., 1991. Т. 3. № 8.
  4. Головко В. А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Кн. 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей. Брест: БПИ. 1999. 228 с.
  5. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. М., 1998. 222 с.
  6. Ефимов, В. В. Нейроподобные сети в бортовых информационно-управляющих комплексах летательных аппаратов. Решение оптимизационных задач. СПб. 1996. 113 с.
  7. Корчевская О. В. О преимуществах комбинирования нейросетевого и традиционных подходов при решении дискретных и комбинаторных задач (на примере задачи раскроя // Вестник КрасГАУ, 2006. № 15. С. 172-177.
  8. Логовский А. С. Использование нейронных сетей для решения комбинаторных задач с полным перебором // Нейрокомпьютеры. 1994. № 3, 4. С. 41-50.
  9. Мухачева А. С., Валеева А. Ф., Картак В. М.Задачи двухмерной упаковки в контейнеры: новые подходы к разработке методов локального поиска оптимума. М.: МАИ. 2004. 193 с.
  10. Назаров А. В., Лоскутов А. И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. Минск. Наука и техника. 2003. 384 с.
  11. Нейроматематика. Кн. 6: Учеб. Пособие для вузов / А. Д.Агеев и др. М.: ИПРЖР. 2002. 448 с.
  12. Терехов С. А. Адаптивные нейросетевые методы в многошаговых играх с неполной информацией // Лекции по теориям и приложениям искусственных нейронных сетей. М.: МИФИ. 2005. С. 92-135.
  13. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир. 1992. 240 с.
  14. Baker, B. S. and Shwartz, J. S., Shelf algorithms for two-dimensional packing problems // SIAM J.comput. 1983. V. 12. Р. 508-525.
  15. Fen, Gang and Christos Douligeris, The convergence and parameter relationship for discrete-time continuous-state Hopfield networks // IEEE Word congress on computational intelligence. 2001. P. 376-381.
  16. Jain, A. K. Jianchahg Mao, and Mohiuddin, K. M., Artificial Neural Networks // A Tutorial Computer. 1996. Vol. 29. N 3. March. Р. 31-44.
  17. Hopfield, J. J. and Tank, D.W., Neural computation of decisions in optimization problems // Biological Cybernetics. 1985. Vol. 52. P. 141-152.