Hop eld-typ nätverk konvertera en kombinatorisk optimering till en begränsad verklig optimering och lösa den senare med straffmetoden. Det finns ett dilemma med sådana nätverk: När de ställs in för att producera lösningar av god kvalitet, kan de misslyckas med att konvergera till giltiga lösningar; när de ställs in för att konvergera, tenderar de att ge lösningar av låg kvalitet. Detta dokument föreslår en ny metod, kallas Augmented Lagrange-Hop Eld (ALH) metod, för att förbättra Hop Eld-typ neurala nätverk i både konvergens och lösningskvalitet för att lösa kombinatorisk optimering. Den använder den utökade Lagrange-metoden, som kombinerar både Lagrange- och straffmetoderna, för att effektivt lösa dilemmat. Experimentella resultat på TSP visar överlägsenhet av ALH-metoden jämfört med befintliga Hop Eld-typ neurala nätverk i konvergens och lösningskvalitet. För 10-stads TSP, ALH nds den kända optimala turnén med 100% framgång, som resultatet av 1000 körningar med olika slumpmässiga initieringar. För större storlek problem, det är också anmärkningsvärt bättre lösningar än de jämförda metoderna samtidigt som alltid konvergera till giltiga turer.
REF föreslog en ny metod, kallas den förstärkta LagrangeHopfield (ALH) metod för att förbättra Hopfield-typ neurala nätverk i både konvergens och lösningskvalitet för att lösa combinatorial optimering.
Improving Convergence and Solution Quality of Hopfield-Type Neural Networks with Augmented Lagrange Multipliers
{'venue': 'IEEE Transactions On Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}