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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1996.10
- 수록면
- 565 - 569 (6page)
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The existing optimization algorithms including Hopfield networks
have a weakness to stabilize toward to a local rather than global
minimum of the object function. This problem can be solved by
simulated annealing method (Boltzman machine), in which the
neurons change state in a statistical rather than a deteministic
fashion.
This paper presents the methods of artificial neural networks
which are called simulated annealing, and discusses the applicable
feasibility of the neural networks to the structural optimization
by comparing the results of neural networks with general analysis
program and genetic algorithm.
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