Red Neuronal Pulsante Adaptada al Problema del Camino más Corto

Manuel Mejía-Lavalle, José Jesús Paredes-Cano, Dante Mújica-Vargas, Andrea Magadán Salazar
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Abstract

La solución eficiente del problema del camino más corto tiene aplicaciones en áreas tan importantes y actuales como la robótica, las telecomunicaciones, la investigación de operaciones, la teoría de juegos, las redes de computadoras, internet, diseño industrial, fenómenos de transporte, diseño de circuitos electrónicos y otros, por lo que es un tema de gran interés en el área de optimización combinatoria. En el presente trabajo se describe una Red Neuronal Artificial Pulsante capaz de atacar eficientemente el problema del camino más corto entre dos nodos. Una vez que la Red Pulsante encuentra el nodo meta a costo mínimo, se realiza una extracción o Explicitación de Conocimiento de esta Red para recuperar la trayectoria final. Debido al diseño en paralelo de la Red Neuronal aquí presentada, este enfoque de solución puede resultar altamente competitivo, según se observó en la etapa de experimentación a partir de los buenos resultados obtenidos, aún en casos con miles de nodos.
脉冲神经网络适应于最短路径问题
问题的有效解决最短的路线有一样重要和目前机器人领域的应用、电信、行动研究、理论、计算机网络、互联网、游戏设计、工业设计、电子电路设计、运输和其他现象,因此是一个具有浓厚兴趣的主题区域优化文库。本文描述了一种脉冲人工神经网络,能够有效地解决两个节点之间的最短路径问题。一旦脉动网络以最小的成本找到目标节点,就会对该网络进行知识提取或显式提取,以检索最终路径。由于这里提出的神经网络的并行设计,这种解决方法具有很强的竞争力,在实验阶段从良好的结果中观察到,即使在有数千个节点的情况下。
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