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深 圳 大 学 实 验 报 告
实验课程名称: 人工神经网络
实验项目名称: SOM网络模型应用
学院: 计算机与软件学院 专业: 软件工程
报告人: 郑华 学号: 2150230505 班级: 15级2016-5-30
实验报告提交时间: 2016-5-31
教务处制
实验目的
理解并熟悉掌握SOM算法,利用SOM神经网络解决TSP旅行销售商问题。
实验内容
1)假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求所经过的路径路程最短。
2)设计一个SOM神经网络,解决TSP旅行销售员问题。并且与最佳路径进行比较,参数如何选取,如何优化算法。
3)试分析如何将网络设计扩展到解决多个旅行销售员的MTSP问题。即有多个旅行销售商,他们共同完成每个城市的拜访,并且每个城市只能去一次,所有的加起来经过的路程最短。
实验步骤
网络设计,包括输入层、输出层节点个数的设计,为什么如此设计;
图
上图出自朱安民教授的课件输入层节点个数为
算法步骤;
图
上图出自朱安民教授的课件
图3
3.1对101个城市进行处理的结果截图,分别运行3次,结果图是否一样?为什么?
三次的结果不一样,如下三个图所示,原因是初始状态的选取是随机的,不一定那个点就是优胜点,而且结果也是最优路径的近似值,并不是完全的最优路径,所以结果也是不尽相同的。但是,每次结果的误差都很小,所以这种算法还是可行的。
图4
图5
图6
3.2对29个城市进行处理的结果截图,分别运行3次,结果图是否一样?为什么?
图7
图8
图9
由以上三个图可知结果图是一样的因为点比较少用SOM算法算出来的路径就是最优路径因此结果是一样的
Alpha=0.001时time= 8.106187s
图10
Alpha=0.01时time= 9.079510s
图11
Alpha=0.1时time= 8.741680s
图12
经过试验分析可以得出
当alpha=0.01这个量级的时候结果是最准确的,而且用时也不是很多,所以经过验证alpha最好取值为0.03,alpha取值太大或者太小的时候都会产生误差。
3.4分析学习率beta的取值范围[0.001,0.5]对结果的影响;
图13 beta=0.001 time= 10.597906s
beta=0.01 time= 10.601020s
图
beta=0.1 time= 6.787424s
图15
beta=0.5 time= 6.066585s
图16
由以上四个结果可知:
随着beta的增大,运行时间缩短,但是结果最准确而且速度相对快的点在beta等于0.1的时候,所以我们以后运行程序就把beta设置为0.1。beta的值如果太小的话就无法趋近并且与表示城市的那些点重合,太大的话路线也会变长。
3.5邻居函数F(percent, G)范围的确定参数percent的取值[0.1 0.8]对结果的影响;
Percent=0.1 time= 8.014007
图17
Percent=0.2 time= 7.614537s
图18
Percent=0.4 time= 7.389752s
图
Percent=0.8 time= 7.173295s
图20
由以上四个结果可知:
随着percent的增大误差率是随之增大的,因此,percent应该取一个较小的值,但是,随着percent的增大,运行时间是减小的,因此,percent也不能是个太小的值,所以由实验得出,percent取0.2的时候效果最好。
四、总结分析
1.程序运行结果的列表,包括7组不同数据、3次不同的运行次数、不同的参数选择的情况下的路径长度、运行时间、以及最短路径的长度。
2.结果列表的文字说明。
3.实验过程当中遇到的问题、教训的总结。
由实验得出当的时候运行效果最佳运行时间较短而且准确性较高
alpha=0.03,beta=0.1,percent=0.2
图21
图22
运行时间 7.798191s
五、附录源程序
注意:包括主要功能的注释说明;如果是自己编写的请特别注明;如果是参考网上的,注明源代码出处和修改处
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