C++ Neural Networks and Fuzzy Logic: Preface

Listing 15.2 Source file for the C++ program for the Hopfield network for the traveling salesperson problem

//trvslsmn.cpp V. Rao,  H. Rao

#include “trvslsmn.h”

#include

#include

//generate random noise

int randomnum(int maxval)

{

// random number generator

// will return an integer up to maxval

return rand() % maxval;

}

//Kronecker delta function

int krondelt(int i,int j)

       {

       int k;

       k= ((i == j) ? (1):(0));

       return k;

       };

void tsneuron::getnrn(int i,int j)

       {

       cit = i;

       ord = j;

       output = 0.0;

       activation = 0.0;

       };

//distances between cities

void network::getdist(int k)

       {

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

347

---

       citnbr = k;

       int i,j;

       cout<<”\n”;

for(i=0;i

       {

       dist[i][i]=0;

       for(j=i+1;j

              {

              cout<<”\ntype distance (integer) from city “<<

              i<<” to city “<

              cin>>dist[i][j];

              }

       cout<<”\n”;

       }

for(i=0;i       {

       for(j=0;j              {

              dist[i][j] = dist[j][i];

              }

       }

prdist();

cout<<”\n”;

}

//print distance matrix

void network::prdist()

       {

       int i,j;

       cout<<”\n Distance Matrix\n”;

       for(i=0;i

              {

              for(j=0;j

                     {

                     cout<

                     }

       cout<<”\n”;

       }

}

//set up network

void network::getnwk(int citynum,float a,float b,float c,float d)

        {

        int i,j,k,l,t1,t2,t3,t4,t5,t6;

        int p,q;

        citnbr = citynum;

        pra = a;

        prb = b;

        prc = c;

        prd = d;

        getdist(citnbr);

        for(i=0;i

                {

                for(j=0;j

                       {

                       tnrn[i][j].getnrn(i,j);

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

348

---

                       }

                }

        //find weight matrix

        for(i=0;i

                 {

                 for(j=0;j

                        {

                        p = ((j == citnbr−1) ? (0) : (j+1));

                        q = ((j == 0) ? (citnbr−1) : (j−1));

                        t1 = j + i*citnbr;

                        for(k=0;k

                                {

                 for(l=0;l

                        {

                        t2 = l + k*citnbr;

                        t3 = krondelt(i,k);

                        t4 = krondelt(j,l);

                        t5 = krondelt(l,p);

                        t6 = krondelt(l,q);

                        mtrx[t1][t2] =

                        −a*t3*(1−t4) −b*t4*(1−t3)

                        −c −d*dist[i][k]*(t5+t6);

            }

                 }

            }

        }

        prmtrx(citnbr);

}

//print weight matrix

void network::prmtrx(int k)

         {

         int i,j,nbrsq;

         nbrsq = k*k;

         cout<<”\nWeight Matrix\n”;

         for(i=0;i

                {

                for(j=0;j

                       {

                       if(j%k == 0)

                              {

                              cout<<”\n”;

                              }

                       cout<

                       }

                cout<<”\n”;

                }

         }

//present input to network

void network::asgninpt(float *ip)

       {

       int i,j,k,l,t1,t2;

       for(i=0;i

             {

             for(j =0;j

                    {

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

349

---

                    acts[i][j] = 0.0;

                    }

             }

       //find initial activations

       for(i=0;i

             {

             for(j =0;j

                    {

                    t1 = j + i*citnbr;

                    for(k=0;k

                           {

                           for(l=0;l

                                  {

                                  t2 = l + k*citnbr;

                                  acts[i][j] +=

                                  mtrx[t1][t2]*ip[t1];

                                  }

                           }

                    }

             }

       //print activations

       cout<<”\ninitial activations\n”;

       practs();

       }

//find activations

void network::getacts(int nprm,float dlt,float tau)

       {

       int i,j,k,p,q;

       float r1, r2, r3, r4,r5;

       r3 = totout − nprm ;

       for(i=0;i

             {

             r4 = 0.0;

             p = ((i == citnbr−1) ? (0) : (i+1));

             q = ((i == 0) ? (citnbr−1) : (i−1));

             for(j=0;j

                    {

                    r1 = citouts[i] − outs[i][j];

                    r2 = ordouts[i] − outs[i][j];

                    for(k=0;k

                           {

                           r4 += dist[i][k] *

                           (outs[k][p] + outs[k][q]);

                           }

                    r5 = dlt*(−acts[i][j]/tau −

                    pra*r1 −prb*r2 −prc*r3 −prd*r4);

                    acts[i][j] += r5;

                    }

             }

       }

//find outputs and totals for rows and columns

void network::getouts(float la)

       {

       float b1,b2,b3,b4;

       int i,j;

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

350

---

       totout = 0.0;

       for(i=0;i

             {

             citouts[i] = 0.0;

             for(j=0;j

             {

             b1 = la*acts[i][j];

             b4 = b1/500.0;

             b2 = exp(b4);

             b3 = exp(−b4);

             outs[i][j] = (1.0+(b2−b3)/(b2+b3))/2.0;

             citouts[i] += outs[i][j];};

             totout += citouts[i];

             }

       for(j=0;j

             {

             ordouts[j]  = 0.0;

             for(i=0;i

                    {

                    ordouts[j] += outs[i][j];

                    }

             }

       }

//find tour

void network::findtour()

       {

       int i,j,k,tag[MXSIZ][MXSIZ];

       float tmp;

       for (i=0;i

              {

              for(j=0;j

                     {

                     tag[i][j] = 0;

                     }

              }

              for (i=0;i

                     {

                     tmp = −10.0;

                     for(j=0;j

                           {

                           for(k=0;k

                                 {

                                 if((outs[i][k] >=tmp)&&

                                 (tag[i][k] ==0))

                                        tmp = outs[i][k];

                                 }

                           if((outs[i][j] ==tmp)&&

                           (tag[i][j]==0))

                                 {

                                 tourcity[i] =j;

                                 tourorder[j] = i;

                                 cout<<”\ntourcity “<

                                 <<” tour order “<

                                 for(k=0;k

                                        {

                                        tag[i][k] = 1;

                                        tag[k][j] = 1;

                                        }

                                 }

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

351

---

                           }

                     }

              }

//print outputs

void network::prouts()

       {

       int i,j;

       cout<<”\nthe outputs\n”;

       for(i=0;i

              {

              for(j=0;j

                     {

                     cout<

                     }

              cout<<”\n”;

              }

       }

//calculate total distance for tour

void network::calcdist()

       {

       int i, k, l;

       distnce = 0.0;

       for(i=0;i

              {

              k = tourorder[i];

              l = ((i == citnbr−1 ) ? (tourorder[0]):(tourorder[i+1]));

              distnce += dist[k][l];

              }

       cout<<”\n distance of tour is : “<

       }

// print tour

void network::prtour()

       {

       int i;

       cout<<”\n the tour :\n”;

       for(i=0;i

              {

              cout<

              cout<<”\n”;

              }

       }

//print activations

void network::practs()

       {

       int i,j;

       cout<<”\n the activations:\n”;

       for(i=0;i

              {

              for(j=0;j

                     {

                     cout<

                     }

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

352

---

              cout<<”\n”;

              }

       }

//iterate specified number of times

void network::iterate(int nit,int nprm,float dlt,float tau,float la)

       {

       int k;

       for(k=1;k<=nit;++k)

              {

              getacts(nprm,dlt,tau);

              getouts(la);

              }

       cout<<”\n” <

       practs();

       cout<<”\n”;

       prouts();

       cout<<”\n”;

       }

void main()

{

//numit = #iterations; n = #cities; u=intial input; nprm − parameter n’

//dt = delta t;

// —————————————————−

// parameters to be tuned are here:

       int u=1;

       int nprm=10;

       float a=40.0;

       float b=40.0;

       float c=30.0;

       float d=60.0;

       float dt=0.01;

       float tau=1.0;

       float lambda=3.0;

//——————————————————−

       int i,n2;

       int numit=100;

       int n=4;

       float input_vector[MXSIZ*MXSIZ];

       srand ((unsigned)time(NULL));

       cout<<”\nPlease type number of cities, number of iterations\n”;

       cin>>n>>numit;

       cout<<”\n”;

       if (n>MXSIZ)

              {

              cout << “choose a smaller n value\n”;

              exit(1);

              }

       n2 = n*n;

       for(i=0;i

              {

              if(i%n == 0)cout<<”\n”;

              input_vector[i] =(u + (float)(randomnum(100)/100.0))/20.0;

              cout<

              }

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

353

---

//create network and operate

       network *tntwk = new network;

       if (tntwk==0)

              {

              cout << “not enough memory\n”;

              exit(1);

              }

       tntwk−>getnwk(n,a,b,c,d);

       tntwk−>asgninpt(input_vector);

       tntwk−>getouts(lambda);

       tntwk−>prouts();

       tntwk−>iterate(numit,nprm,dt,tau,lambda);

       tntwk−>findtour();

       tntwk−>prtour();

       tntwk−>calcdist();

       cout<<”\n”;

}

Previous Table of Contents Next

Copyright ©

 IDG Books Worldwide, Inc.

C++ Neural Networks and Fuzzy Logic:Preface

Source File for Hopfield Network for Traveling Salesperson Problem

354

---