Framework of Optimization Methodology with Use of an Intelligent Hybrid Transport Management System Based on Hopfield Network and Travelling Salesman Problem

  • Natalia KubiakEmail author
  • Agnieszka Stachowiak
Part of the Advances in Intelligent Systems and Computing book series (AISC, volume 217)


A medium size (and bigger) company has to have a good (i.e. adjusted to the companies profile and its environment for example economic situation or seasonality of the demand) informatics system. The reason for it is that large amount of date has to be collected on time, transformed and transmitted to allow managers to make adequate and made on time decision. Time factor in this situation is very important and without a good logistic system it is difficult or even impossible to deal with contemporary market. In this paper a framework of a hybrid intelligent system is presented, which will optimize the lead time needed to the transport goods from the company to the receiver. Consequently the time, when the final product will appear on the market will be optimized and thus the product can be both due the client. Transport is often associated with the Travelling Salesman Problem and the method of its approximated solution will be considered.


Management transport TSP hybrid system Hopfield network expert system 


Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.


  1. 1.
    Bach, M.: Wybrane zagadnienia związane z automatycznym tłumaczeniem zadań wyszukiwania danych sformułowanych w języku polskim na język formalny SQL. In: Grzech, A. (red.) Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe Tom 1. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, pp. 247–256 (2006)Google Scholar
  2. 2.
    Baczyński, D., Bielecki, S., Parol, M., Piotrowski, P., Wasilewski, J.: Sztuczna inteligencja w praktyce, Labolatorium, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej (2008)Google Scholar
  3. 3.
    Bank, S.I., Avramovic, Z.Z.: Hopfield network in solving travelling salesman problem in navigation. In: Neural Network Applications in Electrical Engineering, NEUREL 2002, pp. 207–210 (2002)Google Scholar
  4. 4.
    Barzykowski, J. (opr.): Współczesna metrologia zagadnienia wybrane. Wydawnictwa Naukowo – Techniczne (2004)Google Scholar
  5. 5.
    Bubnicki, Z.: Teoria i algorytmy sterowania. Wydawnictwo Naukowe PWN (2005)Google Scholar
  6. 6.
    Chao, H., Zheng, N., Yan, G.: Neuron design and stability analysis of neural network for TSP. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 3, pp. 2453–2458 (1994)Google Scholar
  7. 7.
    Choy, C.S.-T., Siu, W.-C.: New approach for solving the travelling salesman problem using self-organizing learning. In: IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings, January 1, vol. 5, pp. 2632–2635 (1995)Google Scholar
  8. 8.
    Coyle, J.J., Bardi, E.J., Langley Jr., C.J.: Zarządzanie logistyczne. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne (2007)Google Scholar
  9. 9.
    Fijałkowski, J.: Transport wewnętrzny w systemach logistycznych. Wybrane zagadnienia, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej (2003)Google Scholar
  10. 10.
    Flasiński, M.: Wstęp do sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN (2011)Google Scholar
  11. 11.
    Golińska, P. (red.): Nowoczesne rozwiązania technologiczne w logistyce. Politechnika Poznańska (2010)Google Scholar
  12. 12.
    Gołembska, E. (red. nauk.): Kompendium wiedzy o logistyce Nowe wydanie. Wydawnictwo Naukowe PWN (2010)Google Scholar
  13. 13.
    Goto, A., Kawamura, M.: Solution method using correlated noise for TSP. In: Ishikawa, M., Doya, K., Miyamoto, H., Yamakawa, T. (eds.) ICONIP 2007, Part I. LNCS, vol. 4984, pp. 733–741. Springer, Heidelberg (2008)CrossRefGoogle Scholar
  14. 14.
    Grzegorczyk, W.: Strategie marketingowe przedsiębiorstw na rynku Międzynarodowym. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego (2011)Google Scholar
  15. 15.
    Guo, P., Zhu, L., Liu, Z., He, Y.: An ant colony algorithm for solving the sky luminance model parameters. In: Liu, B., Ma, M., Chang, J. (eds.) ICICA 2012. LNCS, vol. 7473, pp. 365–372. Springer, Heidelberg (2012)CrossRefGoogle Scholar
  16. 16.
    Hopfield, J.J.: Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 81(10), 3088–3092 (1984)CrossRefGoogle Scholar
  17. 17.
    Izumida, M., Murakami, K., Aibara, T.: Analysis of neural network energy functions using standard forms. Systems and Computers in Japan 23(8), 36–45 (1992)CrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  18. 18.
    Januszewski, A.: Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania, t. 1 Zintegrowane systemy transakcyjne. Wydawnictwo Naukowe PWN/MIKOM (2008)Google Scholar
  19. 19.
    Joppe, A., Cardon Helmut, R.A., Bioch, J.C.: A neural network for solving the travelling salesman problem on the basis of city adjacency in the tour. In: International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN, vol. 3, pp. 961–964 (1990)Google Scholar
  20. 20.
    Kahng, A.B.: Traveling salesman heuristics and embedding dimension in the Hopfield model, pp. 513–520 (1989)Google Scholar
  21. 21.
    Kashmiri, S.: The travelling salesman problem and the Hopfield neural network. In: Conference Proceedings - IEEE SOUTHEASTCON 2, pp. 940–943 (1991)Google Scholar
  22. 22.
    Khakmardan, S., Poostchi, H., Akbarzadeh, M.R.: Solving Traveling Salesman problem by a hybrid combination of PSO and Extremal Optimization. In: Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), January 1, pp. 1501–1507 (2011)Google Scholar
  23. 23.
    Knosola, R., et al.: Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne (2007)Google Scholar
  24. 24.
    Kwiatkowska, A.M.: Systemy wspomagania decyzji Jak korzystać z WIEDZY i informacji. Wydawnictwo Naukowe PWN/MIKOM (2007)Google Scholar
  25. 25.
    Oleński, J.: Ekonomia informacji. Metody, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne (2003)Google Scholar
  26. 26.
    Pomykalski, A.: Zarządzanie i planowanie marketingowe. Wydawnictwo Naukowe PWN (2008)Google Scholar
  27. 27.
    Qu, H., Yi, Z., Xiang, X.: Theoretical analysis and parameter setting of Hopfield neural networks. In: Wang, J., Liao, X.-F., Yi, Z. (eds.) ISNN 2005, Part I. LNCS, vol. 3496, pp. 739–744. Springer, Heidelberg (2005)CrossRefGoogle Scholar
  28. 28.
    Osowski, S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej (2006)Google Scholar
  29. 29.
    Sławińska, M. (red.): Kompendium wiedzy o handlu. Wydawnictwo Naukowe PWN (2008)Google Scholar
  30. 30.
    Szczerbicki, E., Reidsema, C.: Modelling Design Planning in Concerrent Engineering. In: Intelligent Processing and Manufacturing of Materials, IPMM 1999, vol. 2, pp. 1055–1060 (1999)Google Scholar
  31. 31.
    Tadeusiewicz, R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM (1993)Google Scholar
  32. 32.
    Tang, H., Tan, K.C., Yi, Z.: Parameter settings of Hopfield networks applied to traveling salesman problems. In: Tang, H., Tan, K.C., Yi, Z. (eds.) Neural Networks: Computational Models and Applications. SCI, vol. 53, pp. 99–116. Springer, Heidelberg (2007)CrossRefGoogle Scholar
  33. 33.
    Wierzbicki, T. (red.): Informatyka w zarządzaniu. Wydawnictwo Naukowe PWN (1986)Google Scholar
  34. 34.
    Yoshiyuki, U.: Solving traveling salesman problem by real space renormalization technique. In: IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings, vol. 7, pp. 4529–4534 (1994)Google Scholar
  35. 35.
    Zieliński, J.S. (red.): Inteligentne systemy w zarządzaniu. Wydawnictwo Naukowe PWN (2000)Google Scholar

Copyright information

© Springer International Publishing Switzerland 2013

Authors and Affiliations

  1. 1.Faculty of Engineering ManagementPoznan University of TechnologyPoznańPoland

Personalised recommendations