Uma resolução do problema do caixeiro-viajante por mapa auto-organizável com aprendizado winner takes all

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorAbreu, Alexandre Augusto Alberto Moreira de-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga de-
Autor(es): dc.creatorLacerda, Wilian Soares-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:17:56Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:17:56Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-10-20-
Data de envio: dc.date.issued2020-10-20-
Data de envio: dc.date.issued2015-04-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/43492-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1137889-
Descrição: dc.descriptionA one-dimensional self-organizing map with winner takes all learning was used tosolve the traveling salesman problem. In this implementation, each neuron represents a vertex. Afterexecution, the order of neurons indicates the route that represents the solution. Simulations wereconducted with six instances of the TSPLIB base of sizes from 51 to 1379 vertices. A learning rate of0.8 and 3000 training epochs in all executions were used. This approach proved to be efficient andconsistent. However, the solutions are not better than those obtained by other researchers due to theuse of a learning technique with lower computational cost, the use of the same parameters for allinstances and the absence of an optimization algorithm for local search. Consequently, a solutionwith low computational cost was obtained.-
Descrição: dc.descriptionUtilizou-se mapa auto-organizável unidimensional com aprendizado winner takes all para a resolução do problema do caixeiro-viajante. Nessa implementação, cada neurônio representa um vértice. Após a execução, a ordem dos neurônios indica a rota que representa a solução encontrada. Foram realizadas simulações com seis instâncias da base TSPLIB de tamanhos de 51 a 1379 vértices. Foram utilizadas uma taxa de aprendizagem de 0,8 e 3 mil épocas de treinamento em todas as execuções. Essa abordagem se mostrou eficiente e consistente. Todavia, as soluções encontradas não são melhores do que as obtidas por outros pesquisadores, por ter sido empregada, aqui, uma técnica de aprendizado com menor custo computacional, a saber, parâmetros iguais para todas as instâncias, e por não ter sido utilizado um algoritmo de otimização por busca local. Consequentemente, obteve-se uma solução com baixo custo computacional.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Passo Fundo-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International-
Direitos: dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceRevista Brasileira de Computação Aplicada-
Palavras-chave: dc.subjectAbordagem winner takes all-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado competitivo-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado não supervisionado-
Palavras-chave: dc.subjectHeurística-
Palavras-chave: dc.subjectMapa auto-organizável-
Palavras-chave: dc.subjectProblema do caixeiro-viajante-
Palavras-chave: dc.subjectRede neural artificial-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial neural network-
Palavras-chave: dc.subjectCompetitive learning-
Palavras-chave: dc.subjectHeuristic-
Palavras-chave: dc.subjectSelf-organizing maps-
Palavras-chave: dc.subjectTravelling salesman problem-
Palavras-chave: dc.subjectUnsupervised learning-
Palavras-chave: dc.subjectWinner takes all approach-
Título: dc.titleUma resolução do problema do caixeiro-viajante por mapa auto-organizável com aprendizado winner takes all-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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