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

• Tang Zheng

  Faculty Of Engineering Miyazaki University

• XIA Guangpu

  Faculty of Engineering, Toyama University

• XU Xinshun

  Faculty of Engineering, Toyama University

• WANG Jiahai

  the Faculty of Engineering, Toyama University

• 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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