# 臺灣博碩士論文加值系統

(44.210.99.209) 您好！臺灣時間：2024/04/16 02:25

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 組合最佳化問題﹐包含了許多科學家與工程師所關注的問題﹐也是實際生 活應用習習相關的問題。列如︰港口船泊指派﹑學校課程排程等等﹐目前 都是以問題特定經驗法則(Problem --Specific-- Heuristics ) -- 分支 限制搜尋方法來解決。最近幾年來﹐由於神經網路的復甦﹐使得許多研究 者認為組合最佳化問題的特性可用神經網路來加以解決﹐所以﹐目前有多 種神經網路可用來解決此領域問題。用神經網路解組合最佳化問題可分六 大步驟： 1. 狀態變數 2. 狀態限制 3. 狀態表現 4. 能量函數 5. 網路 架構 6. 網路動態針對不同的組合最佳化問題問題﹐此六大步驟都需重新 考慮建構。本論文主要針對第2 步驟--狀態限制﹐提出一較有系統的設計 方法分別應用於Hopfield-Tank 神經網路與 Mean-Field Annealing 神經 網路上。另外﹐提出一 "成本限制" 的概念﹐以符合實際問題的需求﹐並 且分析提出一設計方法。
 Combinatorial Optimization Problems,including many probl- ems which scientists and engineers concern on and are related as closely as each to the real life. For example,the boarding assignment﹑school curriculum schedule,and so on. Up to now , such problems are solved by using(Problem -- Specific -- Heur- istics)-- Branch and Bound Search method. In the recent years, Because the neural network are to come to life again ,many re- searchers consider that the characterics of the combinatorial optimization problems can be solved by using neural network. Therefore,there are many kinds of neural networks which can solve such problems. There are six steps using neural networks to solve combin- atorial optimization problems　： 1.State Variable 2.State Constraints 3.State Representation 4. Energy Function 5.Network Architecture 6. Network Motion As for the different Combinatorial Optimization problems , hese six steps all need to be considered and constructed again. This paper mainly focuses on the second step -- State Cons- raints. It is provided a more systematic design rule. It is ap- lied to the Hopfield-Tank neural network and Mean-Field Annea- ing neural network separately. Besides,this paper is also provided an idea of "cost const- aints" to fit with the needs of practical problems. Moreover , nalyzing and providing a design rule.
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