SOLVING THE RADIO LINK FREQUENCY ASSIGNMENT PROBLEM WITH BOLTZMANN MACHINE

Neural network models that became well known and popular in the 80's have been successfully applied to solve tasks in several domains. These systems seem to offer fast and robust solutions for several difficult problems. The comparison of the results often shows similar achievements for neural networks and conventional methods. There is nothing surprising in it, if we consider that the different types of artificial neural systems accomplish the same or similar procedures as the different search algorithms and other methods. Most of the neural networks realize a modification of previously known algorithms on an intrinsic parallel system. Although the underlying methods are similar. the parallel structure and the nonlinear processing elements offer us a new, more efficient method. In this paper we present how to map a constraint satisfaction problem to achieve fast, optimal or near optimal solution. The application task, which has been solved, is the Radio Link Frequency Assignment Problem (RLFAP). In this problem we have to assign frequencies from a finite domain to several radio connections in such a way that the result should meet numerous constraints. The first section briefly describes the neural network model we have used to solve the problem. The second part introduces the RFLAP task in more detail. In the following two sections first we show a possible method to map the problem to the neural network and after this we present and evaluate the achieved results. In the fifth part we finish the paper with some conclusions

Rendszermodellezés mérési adatokból, hibrid-neurális megközelítés = System modelling from measurement data: hybrid-neural approach

A kutatás célja mérési adatok alapján történő rendszermodellezési eljárások kidolgozása és vizsgálata volt, különös tekintettel a nemlineáris rendszerek modellezésére. A kutatás során többféle megközelítést alkalmaztunk: egyrészt a rendszermodellezési feladatok megoldásánál a lineáris rendszerekre kidolgozott eljárásokból indultunk ki nemlineáris hatásokat is figyelembe véve, másrészt fekete doboz megközelítéseket alkalmaztunk, ahol elsődlegesen input-output adatokból történik a modell konstrukció. Az előbbi megközelítés különösen gyengén nemlineáris rendszerek modellezésénél tűnik járható útnak, ahol a gyengén nemlineáris rendszereket, mint nemlineárisan torzított lineáris rendszereket tekintjük. A nemlineáris torzítások hatásának megértésére egy teljes elméletet dolgoztunk ki. A fekete doboz modellezésnél általános modell-struktúrákból indulunk ki, melyek paramétereit a rendelkezésre álló mérési adatok felhasználásával, tanulással határozhatjuk meg. Ekkor az alapvető kérdések a megfelelő kiinduló adatbázis kialakítására és az adatokkal kapcsolatos problémákra (zajos adatok, kiugró adatok, inkonzisztens adatok, redundáns adatok, stb.) irányultak, továbbá arra hogy hogyan lehet a fekete doboz modellstruktúra komplexitását kézben tartani és az adatokon túl meglévő egyéb információ hatékony figyelembevételét biztosítani. A fekete doboz modellezésnél neuronhálókat és szupport vektor gépeket vettünk figyelembe és a minél kisebb modell-komplexitás elérésére törekedtünk. | The goal of the research was to develop and analyse system modelling procedures, especially for modelling non-linear systems. To reach the goal different approaches were applied. One approach is to use procedures developed for linear system modelling, where nonlinear effects are taken into consideration. The other approach applied is black box modelling, where model-construction is mainly based on input-output data. The first approach proved to be successful especially for the modelling of weakly non-linear systems, where these systems are considered as linear ones with the presence of nonlinear distortion. To understand nonlinear distortions a whole theory has been developed. For black box modelling the starting point was the use of certain general model-structures, where the parameters of these structures are determined by training using measurement data. The most relevant questions in this case are related to the construction of data base, and the problems of quality of the available data (noisy data, missing data, outliers, inconsistent data, redundant data, etc.), A further important goal was to find proper ways to utilise additional knowledge and at the same time to reduce model complexity. For black box modelling some special neural network architectures and support vector machines were considered

Tanulmányok a magyar menedzsmenttudomány 20. századi történetéről

Az Országos Tudományos Kutatási Alapprogramok támogatásával működő kutatócsoportunk azt a célt tűzte ki maga elé, hogy a 20. századi magyar vezetés- és szervezéstudomány történetét dolgozza fel, beágyazva azt a korszak társadalom- és gazdaságtörténetébe. E komplex feladat teljesítése során interdiszciplináris műhelyünkben közgazdász és történész kollégák dolgoznak együtt a kérdéskör feltárásán. Jelen kötet kutatói közösségünk munkájának első eredményeit tartalmazza, a tanulmányok a 20. századi magyar vezetés- és szervezéstudomány egyes részkérdéseit elemzik, elméleti és gyakorlati problémákkal egyaránt foglalkozva. Szándékunk szerint mindez fontos lépést jelent a diszciplína történetének átfogó bemutatása felé, melyet a szintetizálás igényével tudományos projektünk végére tervezünk megvalósítani. Bízunk benne, hogy kutatásunk eredményei által nem csupán e tudományterületről tudunk meg többet, de alaposabb ismereteket szerezhetünk gazdaság és politika, gazdaság és társadalom változó magyarországi viszonyáról is a vizsgált időszakban