uma nova abordagem na resolução do problema do caixeiro viajante

Com as técnicas descritas para o treinamento, a quantização de erros, e a visualização
de agrupamentos, a construção de matrizes de custos para o problema da Designação pode ser
feita através da expressão (3.2.16) ou da (3.2.17). A seguir, é apresentada a técnica proposta
neste trabalho para resolver o problema da designação, utilizando matrizes construídas pela
Rede de Kohonen.
3.3 PROPOSTA DE RESOLUÇÃO DO PROBLEMA DA DESIGNAÇÃO UTILIZANDO
REDES NEURAIS RECORRENTES
Nesta seção a Rede Neural Recorrente de Wang é apresentada para resolver o
problema da Designação e, também a utilização de uma nova proposta para acelerar a
convergência desta rede é definida.
A Rede Recorrente proposta por Wang (1992) converge para soluções infactíveis em
problemas com múltiplas soluções ótimas globais ou soluções ótimas locais muito próximas
da solução ótima global. A técnica proposta neste trabalho utiliza o princípio Winner Takes
All, que além de acelerar a convergência de Rede de Wang resolve os problemas de
infactibilidade da mesma (SIQUEIRA; SCHEER; STEINER, 2005).
3.3.1 A Rede Neural Recorrente de Wang para o problema da Designação
As Redes Neurais Recorrentes possuem memórias adaptativas, com processamento
temporal, e estados que evoluem através de equações não lineares (VIEIRA; LEMOS; LEE,
2003). A estrutura da Rede Neural Recorrente utilizada neste trabalho para resolver o
problema da Designação, baseia-se na forma matricial da formulação do problema da
Designação, mostrada a seguir (HUNG; WANG, 2003):
Minimizar c = c T x (3.3.1)
Sujeito a Ax = b (3.3.2)
x ≥ 0 , j = 1, 2, ..., n (3.3.3)
ij
onde os vetores c T e x contêm todas as linhas da matriz de custos c e da matriz com elementos
de decisão xij, ou seja, c T = (c11, c12, ..., c1n, c21, c22, ..., c2n, ..., cn1, cn2, ..., cnn) e x = (x11, x12,