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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / comp / ai / neuraln / 4818 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-12  |  1.5 KB
  1. Path: sparky!uunet!haven.umd.edu!darwin.sura.net!zaphod.mps.ohio-state.edu!cs.utexas.edu!ut-emx!utig.ig.utexas.edu!mrinal
  2. From: mrinal@utig.ig.utexas.edu (Mrinal Sen)
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Mean field theory, Hopfield NN etc.
  5. Message-ID: <86464@ut-emx.uucp>
  6. Date: 12 Jan 93 21:30:02 GMT
  7. Sender: news@ut-emx.uucp
  8. Reply-To: mrinal@utig.ig.utexas.edu (Mrinal Sen)
  9. Organization: Institute for Geophysics,UTexas Austin
  10. Lines: 26
  11.  
  12.  
  13.  
  14. In a series of papers Peterson and his colleagues mapped optimization problem
  15. into Hopfield NN and derived mean field theory equations for simulated
  16. annealing (Peterson and Soderberg 1989, international journal of neural
  17. systems, 1, 3-22.). They have described applications to travelling
  18. salesman (TSP) and graph partioning problems. However, I have some diffculty
  19. in mapping a general optimization problem into Hopfield network. I will
  20. appreciate if someone could give me some tips on that.
  21.  
  22. Let us consider the problem of finding global minimum of a multimodal
  23. multidimensional function, say f(x,y,z) where x, y, and z can take discrete
  24. values within prespecified range. I am finding it difficult to map it onto
  25. a Hopfield network i.e to identify the connectivity Tij. It seems that
  26. mapping onto Hopfield network is not a precondition to use the MFT equations.
  27. However, how then should the energy function be defined ?
  28.  
  29. Please mail your reply preferably to
  30.  
  31. mrinal@bullen.ig.utexas.edu
  32.  
  33. - mrinal sen
  34. Institute for Geophysics
  35. University of Texas at Austin
  36. Austin, Tx 78759
  37. (512)834-2782
  38.