효율적인 통신망에서의 라우팅을 위해, 개선된 에너지 함수를 가지는 Hopfield 신경망에 의한 알고리즘이 본 논문에서 제안되었는데, 보다 높은 최적경로 형성과 안정적 수렴의 결과를 목적으로 한다. 20-50 개의 노드를 가지며, 무작위 연결 비용이 인가되는 3,000 개의 통신망에 대한 실험의 결과에서 볼 때, 기존의 신경망을 이용한 알고리즘들이 노드 수가 많은 망 환경에서 수렴하지 않거나, 최적경로가 형성이 되지 않은 경우가 많았지만 제안된 알고리즘은 최적경로 형성에서 기존 알고리즘 보다 약 65%의 개선을 하였고 또한 기존 알고리즘 보다 약 50% 정도 수렴이 잘 되는 것이 확인되었다.
A routing algorithm using the Hopfield Neural Netork (HNN) is proposed in this paper. The proposed algorithm modifies the energy function for achieving the optimality of the solution and higher convergence rate. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms convensional methods both in optimality and convergence.
