module special.tsp_kohonen

Short summary

module ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen

Réseaux de Kohonen pour résoudre le problème du voyageur de commerce.

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Functions

function

truncated documentation

ajoute_vecteur

Ajoute deux vecteurs entre eux.

construit_liste_neurones

Place les neurones sur l’écran, il y a autant de neurones que de villes, le paramètre villes est la liste des villes. …

construit_ville

Tire aléatoirement n villes dans un carré x * y, on choisit ces villes de sorte qu’elles ne soient pas trop proches. …

deplace_neurone

Déplace le neurone de plus proche de la ville n, déplace ses voisins.

display_neurone

Dessine les neurones à l’écran.

display_ville

Dessine les villes à l’écran.

distance_euclidienne_carree

Calcule la distance euclidienne entre deux points.

iteration

Choisit une ville aléatoirement et attire le neurones le plus proche, choisit cette ville parmi les villes les moins …

modifie_structure

Modifie la structure des neurones, supprime les neurones jamais déplacés, et ajoute des neurones lorsque certains sont …

moyenne_proximite

Retourne la distance moyenne entre deux villes les plus proches.

multiplie_vecteur

Multiplie un vecteur par un scalaire.

poids_attirance

Calcule le poids d’attraction d’une neurone vers une ville.

pygame_simulation

soustrait_vecteur

Soustrait deux vecteurs.

vecteur_norme

Calcul la norme d’un vecteur.

Documentation

Réseaux de Kohonen pour résoudre le problème du voyageur de commerce.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.ajoute_vecteur(v, n)[source]

Ajoute deux vecteurs entre eux.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.construit_liste_neurones(villes, nb=0)[source]

Place les neurones sur l’écran, il y a autant de neurones que de villes, le paramètre villes est la liste des villes.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.construit_ville(n, x=1000, y=700)[source]

Tire aléatoirement n villes dans un carré x * y, on choisit ces villes de sorte qu’elles ne soient pas trop proches.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.deplace_neurone(n, villes, neurones, dist_w, forces, compte)[source]

Déplace le neurone de plus proche de la ville n, déplace ses voisins.

Paramètres
  • villes – liste des villes

  • neurones – liste des neurones

  • dist – distance d’attirance

  • forces – force de déplacement des voisins du neurones

  • compte – incrémente compte [n] où n est l’indice du neurone choisi

Renvoie

indice du neurone le plus proche

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.display_neurone(neurones, screen, bn, pygame)[source]

Dessine les neurones à l’écran.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.display_ville(villes, screen, bv, pygame)[source]

Dessine les villes à l’écran.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.distance_euclidienne_carree(p1, p2)[source]

Calcule la distance euclidienne entre deux points.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.iteration(villes, neurones, dist, forces, compte_v, compte_n)[source]

Choisit une ville aléatoirement et attire le neurones le plus proche, choisit cette ville parmi les villes les moins fréquemment choisies.

Paramètres
  • villes – liste des villes

  • neurones – liste des neurones

  • dist – distance d’attirance

  • forces – force de déplacement des voisins du neurones

  • compte_v – incrémente compte_v [n] où n est l’indice de la ville choisie

  • compte_n – incrémente compte_n [n] où n est l’indice du neurone choisi

Renvoie

indices de la ville et du neurone le plus proche

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.modifie_structure(neurones, compte, nb_sel)[source]

Modifie la structure des neurones, supprime les neurones jamais déplacés, et ajoute des neurones lorsque certains sont trop sollicités.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.moyenne_proximite(villes)[source]

Retourne la distance moyenne entre deux villes les plus proches.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.multiplie_vecteur(v, f)[source]

Multiplie un vecteur par un scalaire.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.poids_attirance(p, dist)[source]

Calcule le poids d’attraction d’une neurone vers une ville.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.pygame_simulation(pygame, folder=None, size=(800, 500), nb=200, tour=2, dist_ratio=4, fs=(1.5, 1, 0.75, 0.5, 0.25), max_iter=12000, alpha=0.99, beta=0.9, first_click=False, flags=0, fLOG=<function fLOG>)[source]
Paramètres
  • pygame – module pygame

  • first_click – attend la pression d’un clic de souris avant de commencer

  • folder – répertoire où stocker les images de la simulation

  • size – taille de l’écran

  • delay – delay between two tries

  • flags – see pygame.display.set_mode

  • fLOG – logging function

  • fs – paramètres

  • max_iter – nombre d’itérations maximum

  • alpha – paramètre alpha

  • beta – paramètre beta

  • dist_ratio – ratio distance

  • tour – nombre de tours

  • nb – nombre de points

La simulation ressemble à ceci :

Pour lancer la simulation:

from ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen import pygame_simulation
import pygame
pygame_simulation(pygame)

Voir Résolution d’un puzzle.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.soustrait_vecteur(v, n)[source]

Soustrait deux vecteurs.

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ensae_teaching_cs.special.tsp_kohonen.vecteur_norme(p)[source]

Calcul la norme d’un vecteur.

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