An Efficient Neural Algorithm for Two-layer Planarization Problem in Graph Drawing
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概要
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A neural algorithm for the two-layer planarization problem using a gradient ascent learning of the Hopfield network is presented. This algorithm which is designed to embed a two-layer graph on a plane, uses the Hopfield network to get a near-maximal two-layer planar subgraph, and increases the energy by modifying the weights and the thresholds in gradient ascent direction to help the network escape from the state of near-maximal two-layer planar subgraph to the state of the maximal two-layer planar subgraph. The experimental results show that the proposed algorithm generates much better solutions than traditional Hopfield network and simulated annealing.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2005-03-01
著者
-
唐 政
富山大学 工学部
-
TANG Zheng
Faculty of Engineering, Toyama University
-
Wang Rong
The Faculty Of Engineering Fukui University
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Tang Zheng
Faculty Of Engineering Miyazaki University
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XIA Guangpu
Faculty of Engineering, Toyama University
-
XU Xinshun
Faculty of Engineering, Toyama University
-
WANG Jiahai
the Faculty of Engineering, Toyama University
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WANG Ronglong
Faculty of Engineering, Fukui University
-
Wang Ronglong
Faculty Of Engineering Fukui University
-
WANG Jiahai
Faculty of Engineering, Toyama University
-
Xu Xinshun
Faculty Of Engineering Toyama University
-
Wang Jiahai
Faculty Of Engineering Toyama University
-
Xia Guangpu
Faculty Of Engineering Toyama University
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