정보과학회 논문지 I : 정보통신
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
수정된 홉필드 신경망을 이용한 최단 경로 라우팅 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
A Shortest Path Routing Algorithm using a Modified Hopfield Neural Network |
| 저자(Author) |
안창욱
R. S. Ramakrishna
최인찬
강충구
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 04 PP. 0386 ~ 0396 (2002. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 홉필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 홉필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 홉필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 홉필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-홉 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
This paper presents a neural network-based near-optimal routing algorithm. It employs a modified Hopfield Neural Network (MHNN) as a means to solve the shortest path problem. It uses every piece of information that is available at the peripheral neurons in addition to the highly correlated information that is available at the local neuron. Consequently, every neuron converges speedily and optimally to a stable state. The convergence is faster than what is usually found in algorithms that employ conventional Hopfield neural networks. Computer simulations support the indicated claims. The results are relatively independent of network topology for almost all source-destination pairs, which may be useful for implementing the routing algorithms appropriate to multi-hop packet radio networks with time-varying network topology.
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| 키워드(Keyword) |
홉필드 신경망
최단 경로 라우팅
조합 최적화
Hopfield Neural Network
Shortest Path Routing
Combinatorial Optimization
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