New neurocomputational approaches for estimating road travel distances and for solving the euclidean traveling solerman problem
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
ÖZET Sinir ağlan en hızlı gelişen yeni bilimsel yaklaşımlar arasındadır. Sinir ağlarının kestirim ve optimizasyon alanlarında gösterdiği başarıyı aktaran birçok yayın bulunmaktadır. Bu çalışma her iki alana da odaklanmakta ve yöneylem araştırmasında yer alan iki problemin çözümünde sinir ağlarının kullanımım içermektedir. Problemlerden bir tanesi yeryüzünde bulunan iki noktayı birbirine bağlayan en kısa yolun uzunluğunu kestirmeyi amaçlayan uzaklık kestirim problemidir. Problemin çözümü için ilk olarak çok katmanlı algaçlar kullanılmıştır. Daha sonra, kestirim öncesi vektör niceleme prensibini kullanan bir sinir ağı kümelendirme stratejisinden yararlanılmıştır. Sonuçlar yazında yer alanlardan çok daha iyidir. Diğer problem iyi bilinen Qkhdyen ı gezgin, satıcı problemidir. Bu problem bir kümedeki şehirlerin tümünden geçen ve her bir şehire yalnızca bir kere uğrayan en kısa turu bulmaya çalışır. Problemi çözmek için yeni bir adaptif yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yeni yaklaşım, şehir koordinatlarından elde edilen istatistiksel bilginin Kohonen'in kendini düzenleyen haritasında kullanılan adaptasyon mekanizmasında faydalanılmasını sağlamıştır. Farklı problemler için elde edilen sonuçlar önceki sonuçlardan daha iyidir. Yeni yaklaşım daha sonra Öklidyen Hamiltoniyjerryol probleminin çözümüne adapte edilmiş ve bunun, asıl problemin parçalanıp çözülmesi felsefesiyle biraraya getirilmesi, tamamıyla sinir ağı tabanlı oldukça etkin bir Öklidyen gezgin satıcı problemi algoritmasının elde edilmesine yol açmıştır. IV ABSTRACT Neural networks are among the most rapidly developing new scientific tools. There are numerous publications reporting their success in estimation and optimization. This work concentrates on both of these aspects and applies neural networks for solving two problems from operations research. One of the problems is the distance estimation problem, which mainly deals with the estimation of the length of the shortest road connecting two points on the earth surface. First, multilayer perceptrons have been adopted. Then, a neural clustering strategy which uses the principle of vector quantization has been utilized prior to the estimation. The results are superior than those reported in the literature. The other problem is the well-known Euclidean traveling salesman problem. It tries to determine the shortest tour passing through the cities of a given set by visiting each city exactly once. A new adaptive scheme has been developed in order to solve this problem. The new approach incorporates explicit statistical information obtained from the city coordinates into the adaptation mechanism of Kohonen's self-organizing map. Results obtained for different problems are better than the previous ones. The new approach is then adapted to the solution of the Euclidean Hamiltonian path problem whose combination with the decompositon philosophy resulted in a highly efficient all-neural Euclidean traveling salesman problem algorithm.
Collections