δείτε την πρωτότυπη σελίδα τεκμηρίου στον ιστότοπο του αποθετηρίου του φορέα για περισσότερες πληροφορίες και για να δείτε όλα τα ψηφιακά αρχεία του τεκμηρίου*
Improved exploration in Hopfield network state-space through parameter perturbation driven by simulated annealing
(EN)
Papageorgiou, G
(EN)
Likas, A
(EN)
Stafylopatis, A
(EN)
An approach is presented for treating discrete optimization problems mapped on the architecture of the Hopfield neural network. The method constitutes a modification to the local minima escape (LME) algorithm which has been recently proposed as a method that uses perturbations in the network's parameter space in order to escape from local minimum states of the Hopfield network. Our approach (LMESA) adopts this perturbation mechanism but, in addition, introduces randomness in the selection of the next local minimum state to be visited in a manner analogous with the case of Simulated Annealing (SA). Experimental results using instances of the Weighted Maximum Independent Set (MIS) problem indicate that the proposed method leads to significant improvement over the conventional LME approach in terms of quality of the obtained solutions, while requirin\cr &g a comparable amount of computational effort. (C) 1998 Elsevier Science B.V.
(EN)
*Η εύρυθμη και αδιάλειπτη λειτουργία των διαδικτυακών διευθύνσεων των συλλογών (ψηφιακό αρχείο, καρτέλα τεκμηρίου στο αποθετήριο) είναι αποκλειστική ευθύνη των αντίστοιχων Φορέων περιεχομένου.
Βοηθείστε μας να κάνουμε καλύτερο το OpenArchives.gr.