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Rede neural recorrente com perturbação simultânea aplicada no problema do caixeiro viajante / Recurrent neural network with simultaneous perturbation applied to traveling salesman problem

O presente trabalho propõe resolver o clássico problema combinatorial conhecido como problema do caixeiro viajante. Foi usado no sistema de otimização de busca do menor caminho uma rede neural recorrente. A topologia de estrutura de ligação das realimentações da rede adotada aqui é conhecida por rede recorrente de Wang. Como regra de treinamento de seus pesos sinápticos foi adotada a técnica de perturbação simultânea com aproximação estocástica. Foi elaborado ainda uma minuciosa revisão bibliográfica sobre todos os temas abordados com detalhes sobre a otimização multivariável com perturbação simultânea. Comparar-se-á também os resultados obtidos aqui com outras diferentes técnicas aplicadas no problema do caixeiro viajante visando propósitos de validação. / This work proposes to solve the classic combinatorial optimization problem known as traveling salesman problem. A recurrent neural network was used in the system of optimization to search the shorter path. The structural topology linking the feedbacks of the network adopted here is known by Wang recurrent network. As learning rule to find the appropriate values of the weights was used the simultaneous perturbation with stochastic approximation. A detailed bibliographical revision on multivariable optimization with simultaneous perturbation is also described. Comparative results with other different techniques applied to the traveling salesman are still presented for validation purposes.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-29042009-102601
Date15 December 2008
CreatorsBenini, Fabriciu Alarcão Veiga
ContributorsSilva, Ivan Nunes da
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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