自组织映射网络(SOM)如何解决TSP问题
本文仅介绍思路,不进行实践。
以3个城市为例,假设给定的TSP问题中城市是以坐标的形式给出,那么坐标是一个二维的向量。从而我们设计一个SOM网络如下:
我们希望做到的是,在训练完成后,每个城市(黑色)下面的两个绿色权值都是这个城市的坐标,正好对应2维。更重要的是,希望可以做到,实际中相邻的城市,在我们的这个网络中也是相邻的。
举一个真实世界的例子,假设有4个城市,其在平面上分布如下图:
那么我们使用SOM网络进行训练完成后,我们希望,他们的相邻关系在SOM网络中依然得到保持,即还是相邻的。如下:
最后,我们只需要读取这个SOM网络上4个黑色节点分别代表哪个城市就行了。
如何确定一个城市对应哪个黑色节点?看一下黑色节点下面的两个权值即可,如果权值接近这个城市的坐标,就说明这个黑色节点对应这个城市。从而依次读取黑色节点就得到了TSP的一条环游。
反思:不难发现,这个SOM网络得到的结果有点类似于贪心算法。但是却不如贪心算法稳定,其面临的问题有,不能保证训练这么顺利,使得黑色节点的两个权值恰好对应一个城市的坐标,可能不准,到时候可能会有多个城市对应同一个黑色神经元的情况,那么就乱套了,即这几个城市可能考得比较近,那么需要枚举一下,从而安排这几个城市的顺序,其他保持不变。还有一个问题,如果真实世界离得近的城市,这个SOM网络训练之后有一些城市没有做到,那显然也很惨。
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