350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №10 за 2009 г.
Статья в номере:
Использование нейронных сетей Хопфилда для решения комбинаторных задач
Ключевые слова: сети Хопфилда комбинаторная оптимизация
Авторы:
Л. А. Жуков к.т.н., доцент Сибирского государственного технологического университета. О. В. Корчевская ст. преподаватель Сибирского государственного технологического университета.
Аннотация:
Рассмотрено применение нейронной сети Хопфилда для решения прикладных задач. Приведены основные под-ходы к решению задач комбинаторной оптимизации. Описано применение нейронной сети Хопфилда для решения задачи двухмерной упаковки.
Страницы: 21-27
Список источников
  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.