uma nova abordagem na resolução do problema do caixeiro viajante

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esolução deste problema, deve-se fazer c ii = ∞ (para i = 1, 2, ..., n), com o objetivo de eliminar as soluções sem sentido x ii = 1. O vetor x ~ possui toda a seqüência da rota encontrada, ou seja, a solução para o problema do Caixeiro Viajante. O problema da Designação possui a mesma formulação anterior, com exceção da restrição (6.1.5). A função objetivo (6.1.1) representa o custo total a ser minimizado. Os conjuntos de restrições (6.1.2) e (6.1.3) garantem que cada cidade i será designada para exatamente uma cidade j. O conjunto (6.1.4) representa as restrições de integralidade das variáveis zero-um x ij . A restrição (6.1.5) garante que na rota final cada cidade será visitada uma vez, sem a formação de sub-rotas. Na próxima seção é apresentada a metodologia modificada para resolver o problema do Caixeiro Viajante com a Rede Neural de Wang com o princípio Winner Takes All. 6.2 SOLUÇÃO DO PROBLEMA DO CAIXEIRO VIAJANTE UTILIZANDO A REDE NEURAL DE WANG COM O PRINCÍPIO WINNER TAKES ALL A formulação dada por (6.1.1)-(6.1.5) permite que a Rede Neural de Wang possa ser utilizada para resolver o problema do Caixeiro Viajante. Entretanto, algumas mudanças devem ser feitas no princípio Winner Takes All, para que a restrição (6.1.5) seja satisfeita, criando assim rotas viáveis para o problema em questão. Os parâmetros escolhidos para a Rede Neural de Wang são aqueles que determinam melhores resultados para o problema da Designação, conforme mostram os resultados apresentados no Capítulo V deste trabalho. O parâmetro η é considerado igual a 1 em todos os casos testados, o parâmetro λ é considerado como um vetor, definido pela expressão (3.3.12), e o parâmetro λ é definido pelas expressões (3.3.17) e (3.3.18). O mesmo critério utilizado para iniciar a aplicação do critério Winner Takes All para o problema da Designação é usado no problema do Caixeiro Viajante, ou seja, quando todos os elementos do vetor x satisfazem | Wx(t) − θ | ≤ δ , onde δ ∈ [0, 2], o princípio proposto pode ser utilizado, e seu algoritmo é apresentado a seguir.
Algoritmo baseado no princípio Winner Takes All para a aplicação da Rede Neural de Wang para o problema do Caixeiro Viajante Passo 1: Determine um número máximo de rotas r max . Encontre uma solução x do problema da Designação, utilizando a Rede Neural de Wang. Se | Wx(t) − θ | ≤ δ , então vá para o passo 2. Caso contrário, encontre uma outra solução x. Passo 2: Dada a matriz de decisão, considere a matriz x , onde x = x, m = 1, e vá ao passo 3. Passo 3: Escolha uma linha k da matriz de decisão x . Faça p = k, x ~ (m) = k e vá ao passo 4. Passo 4: Encontre o maior elemento da linha k, x kl . O valor deste elemento é dado pela metade da soma de todos os elementos da linha k e coluna l da matriz x, ou seja, 1 ⎛ n n ⎞ x ⎜ ⎟ kl = 2 ⎜∑ xil + ∑ xkj ⎟ . (6.2.1) ⎝ i= 1 j= 1 ⎠ Os outros elementos da linha k e coluna l tornam-se nulos. Para evitar a formação de sub-rotas, os elementos da coluna k devem ser também nulos. Faça x ~ (m + 1) = l, para dar continuidade à rota do Caixeiro Viajante, faça k = l, e vá ao passo 5. Passo 5: Se m < n, então faça m = m + 1 e vá ao passo 4. Caso contrário, faça 1 ⎛ n n ⎞ x ⎜ ⎟ kp = 2 ⎜∑ xip + ∑ xkj ⎟ , (6.2.2) ⎝ i= 1 j= 1 ⎠ x~ (n + 1) = p, determine o custo da rota, C, e vá ao passo 6. Passo 6: Se C < C min , então faça C min = C, x min = x e x = x . Caso contrário, faça x = x min . Faça r = r + 1. Se r < r max , então execute novamente a Rede de Wang, e vá ao passo 2, caso contrário, pare: a solução factível encontrada é x min . Esta técnica proposta pode ser aplicada tanto em problemas simétricos quanto assimétricos. Na próxima seção é apresentado um exemplo da aplicação desta técnica para um problema simétrico, com 10 cidades.
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