L. García Rodríguez, P. Martínez Talaván, J. Yáñez Gestoso
La red neuronal de Hopfield (CHN) puede utilizarse como heurística en problemas de optimización como el problema del viajante (TSP).
Para ello, se ajustan los pesos del CHN de modo que sus puntos estables correspondan a soluciones válidas del TSP. Hopfield (1985) utilizó en su modelización 4 parámetros, siendo la convergencia muy sensible a los valores que debían tomar (no pudiendo ser aleatorios). P.M. Talaván y J. Yáñez (2002) obtienen una parametrización que garantiza la convergencia a soluciones válidas. Su trabajo, que deja libre el parámetro C, comprueba empíricamente que se mejora la función objetivo de las soluciones a medida que C es menor y que el punto inicial del CHN es clave para obtener buenas soluciones.
El presente trabajo se centra en la relación entre C y el punto central del CHN aplicado al TSP. A partir de esta relación, se hace una muestra sistemática para ver cómo se amplían las cuencas de atracción para las mejores soluciones según decrece el parámetro C.
Palabras clave:
Redes Neuronales; Red de Hopfield; Problema del viajante
Programado
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7 de septiembre de 2016 11:40
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