?? hopfieldtst(no table).cpp
字號:
# include <iostream.h>
# include <stdlib.h>
# include <stdio.h>
# include <math.h>
# include <ctype.h>
# include <time.h>
# define N 10
# define NN N*N
# define g(x) ((1.0+ tanh(x/u0))/2.0) /* threshold funtion */
void scities(); /* select city position */
void sinit(); /* select initial neural states */
void cstates() ; /* calculate neural states */
void dstates(); /* display neural states */
int recheck();
int m=15;
int tm, aa;
clock_t start0,finish0;//計時
double v[NN], /* neuron output*/
v1[14000],
u[NN], /* neurons input */
dd[NN], /* traverlling distance */
t[NN],
xx[N], yy[N], /* coordinate of cities */
e, /* energy */
f,
sub=0.00001;
double a=0.50,
b=0.500,
c=0.200,
d=0.500,
u0=0.03,
h=0.01,
l[NN],
pi=3.1415926;
int right=0;
int wrong=0;
double bestd;
FILE *fp,*fopen();
void main()
{
int i;
double f1;
fp=fopen("result.txt","w");
i=0;
bestd=1000;
//預置一批S型激勵函數值,以留作后面使用
/* f1=0-0.07;
do
{
i++;
f1+=sub;
v1[i]=G(f1);
} while((v1[i]<=0.999)&&(i<=13999));*/
srand(time(NULL));
//產生十個城市的位置分布
scities();
//產生50組神經網絡
start0=clock();
for(i=1;i<=1000;i++)
{ tm=0;
aa=i*10;
// cout<<"組號"<<i;
sinit(); //產生神經元的初始狀態
f=0;
do
{ //進行神經元狀態的迭代運算
cstates();
//判斷前后兩次的能量函數值是否很接近,若很接近,則結束運算
if(fabs(e-f)<1e-20)
break;
//檢查旅行路線的合法性
if( recheck())
break;
f=e;
}while(tm<1000); //迭代超過1000次未達到穩定狀態,則求解失敗
//計算在最終穩定狀態下合法旅行路徑的長度,并顯示所有神經元的狀態
dstates();
}
finish0=clock();
cout<<(double)(finish0-start0)/CLK_TCK<<"秒"<<endl;
// fclose(fp);
cout<<"right:"<<right<<",wrong:"<<wrong<<endl;
cout<<"bestd:"<<bestd<<endl;
}
void scities()
{ int i=0;
int j;
double h[N],o,w,oo;
/* for(i=0;i<N;i++)
{
xx[i]=rand()/(float)32767;
yy[i]=rand()/(float)32767;
}*/
//給出每個城市的坐標
xx[0]=0.4; yy[0]=0.4493;
xx[1]=0.2493;yy[1]=0.1463;
xx[2]=0.1707;yy[2]=0.2293;
xx[3]=0.2293;yy[3]=0.7610;
xx[4]=0.5171;yy[4]=0.9414;
xx[5]=0.8732;yy[5]=0.6536;
xx[6]=0.6878;yy[6]=0.5219;
xx[7]=0.8488;yy[7]=0.3609;
xx[8]=0.6683;yy[8]=0.2536;
xx[9]=0.6195;yy[9]=0.2643;
//計算城市之間的距離
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<N;j++)
{
if(i==j) continue;
dd[i*N+j]=hypot(xx[i]-xx[j],yy[i]-yy[j]);
}
//根據坐標先初始化下神經元的閾值
for(i=0;i<N;i++)
{ o=(yy[i]-0.5)/(xx[i]-0.5);
h[i]=atan(o);
oo=hypot(xx[i]-0.5,yy[i]-0.5);
for(j=0;j<N;j++)
{
w=h[i]+(j-1)*2*pi/(float)N;
l[i*N+j]=cos(w)*oo;
}
}
/*
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<N;j++)
l[i*N+j]=rand()/(float)32767;
*/
}
void sinit()//初始化神經元
{
int i,i1;
double u00=0-u0*log(N-1)/2.0;
//初始化神經元參數
for(i=0;i<aa;i++)
{
t[0]=rand()/(float)32767;
}
for(i=aa;i<aa+NN;i++)
{
t[i-aa]=rand()/(float)32767;
}
//求神經元的初始狀態
for(i=0;i<NN;i++)
{
u[i]=u00+0.001*(t[i]*2-1)+0.002*l[i];
v[i]=g(u[i]);
/* i1=(int)(u[i]*100000.0+0.5)+7000;
if(i1 > 13907) v[i]=v1[13907];
if(i1<=1) v[i]=v1[1];
if(i1>1 && i1<=13907)
v[i]=v1[i1];*/
}
}
void cstates()//能量計算
{
int i1,i,j,x,y,x0,y0;
double z,k,z1;
e=0.0;k=0;
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<N;j++)
k+=v[i*N+j];
//求能量函數值
e=0.0;
for(x=0;x<N;x++)
{
x0=x*N;
for(i=0;i<N;i++)
{
if(i==j) continue;
e+=v[x0+i]*v[x0+j];
}
}
for(i=0;i<N;i++)
for(x=0;x<N;x++)
{
x0=x* N;
for(y=0;y<N;y++)
{
if (x==y) continue;
e+=v[x0+i]*v[y*N+i];
}
}
for(x=0;x<N;x++)
{
x0=x*N;
for(y=0;y<N;y++)
{
if (y==x) continue;
y0=y*N;
for(i=0;i<N;i++)
{
if (i==0)
e+=v[x0]*dd[x0+y]*(v[y0+1]+v[y0+N-1]);
else
if(i==N-1)
e+=v[x0+i]*dd[x0+y]*(v[y0+N-2]+v[y0]);
else
e+=v[x0+i] * dd[x0+y]*(v[y0+i-1]+v[y0+i+1]);
}
}
}
e+=(e*a+c*(k-N)*(k-N))/2.0;
//計算 duxi/dt
for(x=0;x<N;x++)
{
x0=x*N;
for(i=0;i<N;i++)
{
z=0-c*(k-m);
for(j=0;j<N;j++)
{
if(i==j) continue;
z-=v[x0+j];
}
for(y=0;y<N;y++)
{
if(x==y) continue;
z-=v[y*N+i];
}
u[x0+i]+=h*z;
//再求神經元的狀態
/* z1=u[x0+i]* 100000.0+0.5;
i1=(int) z1 +7000;
if(i1>13907) v[x0+i]=v1[13907];
if(i1<=1) v[x0+i]=v1[1];
if(i1>1 && i1<=13907) v[x0+i]=v1[i1];*/
v[x0+i]=g(u[x0+i]);
}
}
tm+=1;
}
void dstates()
{
int i, j, x0;
double dis;
// fprintf(fp,"iterations=%d e=%f",tm, e);
// cout<<" iterations="<<tm<<" e="<<e<<" ";
if(recheck())
{
// cout<<" right path \n";
// fprintf(fp, " right path\n");
right++;
//求最終的路徑長度
dis=0;
for (i=0;i<N;i++)
for (j=0;j<N;j++)
{
if (v[i*N+j]>0.99)
dis=dis+dd[i*N+j];
}
// fprintf(fp,"distance = %f \n",dis);
// cout<<"最短距離是"<<dis<<endl;
if(dis<bestd)
bestd=dis;
/* ovput the result of neuron satrix */
for(i=0;i<N;i++)
{
x0=i*N;
// for(j=0;j<N;j++)
// fprintf(fp,"%3.0f%s",v[x0+j],", ");
// fprintf(fp,"\n");
}
fprintf(fp,"\n\n");
}
else
{
// fprintf(fp, " wrong path \n\n");
// cout<<"wrong path \n";
wrong++;
}
}
int recheck()
{
int i,j,x0;
double k;
/*neuron's State must access 0 or 1 */
for(i=0;i<NN;i++)
if((v[i]>0.01) && (v[i]<0.99))
return 0;
/*every row have and only have one 1 */
for(i=0;i<N;i++)
{
k=0.0;
x0 =i*N;
for(j=0;j<N;j++)
k+=v[x0+j];
if((k-1.0)>0.1)
return 0;
}
/* every column have and only have one 1*/
for(i=0;i<N;i++)
{
k=0.0;
for(j=0;j<N;j++)
k+=v[j*N+i];
if((k -1.0)>0.1)
return 0;
}
return 1;
}
/*****end******/?? 快捷鍵說明
復制代碼
Ctrl + C
搜索代碼
Ctrl + F
全屏模式
F11
切換主題
Ctrl + Shift + D
顯示快捷鍵
?
增大字號
Ctrl + =
減小字號
Ctrl + -