IEEE Access Journal Paper: „An Efficient, Scalable and Robust Neuro-Processor Based Concept for Solving Single-Cycle Traveling Salesman Problems in Complex and Dynamically Reconfigurable Graph Networks,“
Die Autoren J. C. Chedjou, K. Kyamakya und N. A. Akwir konnten im hochkarätigen Open Access Journal „IEEE Access“ eine neue Publikation mit dem Titel: „An Efficient, Scalable and Robust Neuro-Processor Based Concept for Solving Single-Cycle Traveling Salesman Problems in Complex and Dynamically Reconfigurable Graph Networks,“ publizieren.
Kurzfassung:
Wir entwickelten erstmals ein neues, auf einem Neuroprozessor basierenden Konzept zur Lösung von (Einzelfahrzeug-) „traveling salesman problems“ (TSP) in komplexen und dynamisch rekonfigurierbaren Graphennetzwerken und validierten es anhand einiger anschaulicher Beispiele. Im Vergleich zu bestehenden/konkurrierenden Methoden zur Lösung von TSP ist das neue Konzept genau, robust und skalierbar. Darüber hinaus garantiert das neue Konzept die Optimalität der TSP-Lösung und gewährleistet die Vermeidung von Teilrouten und damit die ständige Konvergenz zu einer einzyklischen TSP-Lösung. Diese Hauptmerkmale des neuen Konzepts werden von den bestehenden Methoden zur Lösung von TSPs nicht immer zufriedenstellend berücksichtigt. Daher besteht der Hauptbeitrag dieser Publikation darin, einen systematischen analytischen Rahmen zu entwickeln, um (aus einer nichtlinearen dynamischen Perspektive) die TSP zu modellieren, Teilrouten zu vermeiden/zu eliminieren und die Konvergenz zur wahren/genauen TSP-Lösung zu gewährleisten/zu sichern. Mit Hilfe der Stabilitätsanalyse (nichtlineare Dynamik) werden analytische Bedingungen erhalten, die sowohl die Robustheit als auch die Konvergenz des Neuroprozessors garantieren. Außerdem wird eine Bifurkationsanalyse durchgeführt, um Bereiche (oder Fenster) von Parametern zu erhalten, unter denen der Neuro-Prozessor sowohl die Optimalität der TSP-Lösung als auch die Konvergenz zu einer Ein-Zyklus-TSP-Lösung garantiert. Zur Validierung des neu entwickelten, auf einem Neuroprozessor basierenden Konzepts werden zwei kürzlich veröffentlichte Anwendungsbeispiele sowohl für das Benchmarking als auch für die Validierung in Betracht gezogen, da sie mit Hilfe des entwickelten Neuroprozessors gelöst werden.
Mehr Infos unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/8995468
