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An-expanding-SOM
- 自组织映射(SOM)已成功处理的欧式旅行的鹅岭推销员问题(TSP)。通过将其邻域保持财产和 凸包属性数值模拟TSP,我们引入了一个新的SOM如神经网络,称为前panding的SOM(ESOM)的。在每一个学习的迭代,ESOM提请接近的兴奋神经元 输入的城市,并在此期间,推压它们向凸包ofcities合作。 ESOM可能收购邻里保护财产和凸包的属性 的TSP,因此它可以产生接近最优的解决方案。从理论上分析了其可行性 和经验。一个的系列ofexperiments进行合成和基准的T