Построение гамильтоновых циклов в графах распределенных вычислительных систем рекуррентными нейронными сетями

Исследовано применение алгоритма, основанного на использовании рекуррентной нейронной сети Вана и принципа WTA (“Winner takes all”) к построению гамильтоновых циклов: 1) в регулярных графах (двух- и трехмерных торах и гиперкубах) распределенных вычислительных систем (ВС); 2) в двумерных тороидальных графах, регулярность которых нарушена исключением произвольного ребра (дефект ребра). Определены значения параметров нейронной сети, обеспечивающих построение гамильтоновых циклов и субоптимальных циклов, близких по длине к гамильтоновым. Экспериментально установлено, что выбор итерационного метода (Якоби, Гаусса–Зейделя или SOR) решения системы дифференциальных уравнений, описывающих нейронную сеть, влияет на процесс построения циклов и зависит от числа вершин тороидального графа.