Resumen

Es bien sabido que el problema del árbol mínimo de Steiner es uno de los problemas clásicos de optimización combinatoria no lineal. Un enfoque de experimento de visualización tiene éxito en generar puntos de Steiner automáticamente y mostrar la ruta más corta del sistema, llamada árbol mínimo de Steiner, de manera física e intuitiva. Sin embargo, es difícil formar una ruta del sistema estabilizada cuando se incrementa el número de puntos dados y están distribuidos de manera irregular. Se han construido dos algoritmos, el algoritmo geométrico y el algoritmo de geometría-experimento (GEA), para resolver la ruta más corta del sistema utilizando la propiedad del diagrama de Delaunay y la filosofía básica del algoritmo Geo-Steiner y emparejándolos con el enfoque de experimento de visualización (VEA) cuando se incrementan los puntos dados. Se obtienen resultados aproximados de optimización con GEA y VEA para dos ejemplos. La validez de GEA se demostró al resolver problemas prácticos en ingeniería, experimentos y

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Problema del árbol mínimo de Steiner; Optimización combinatoria; Puntos de Steiner; Diagrama de Delaunay; Algoritmo geo-Steiner; Enfoque experimental de visualización
• Keywords:Steiner minimal tree problem; Combinatorial optimization; Steiner points; Delaunay diagram; Geo-steiner algorithm; Visualization experiment approach