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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1988년도 가을 학술발표논문집 제15권 제2호
- 발행연도
- 1988.10
- 수록면
- 213 - 216 (4page)
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Highly interconnected Hopfield/Tank neural networks have been proposed as an effective model for solving computationally intensive Travelling Salesman Problem(TSP). These networks are known to be unreliable in that invalid solutions are found over 50% of the time. In this paper, we show that parameter values to maximize the number of valid tours and to find an optimal path for TSP of ten cities on Hopfield/Tank network can be obtained, improving the performance of Hopfield and Tank Neural Network. Also, we present an optimal parallel algorithm which implements neural network for TSP on a massively parallel mesh-connected SIMD computer.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Hopfield / Tank Model
Ⅲ. Hopfield / Tank 모델에서의 패러미터 결정 및 성능 분석
Ⅳ. TSP를 위한 병렬 알고리즘.
Ⅴ. 결론
REFERENCE
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