制約集合プログラミングによる組合せ最適化問題の解法
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概要
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人工神経回路網の応用分野としてニューラルネットワークを利用して組合せ最適化問題を解く研究が行なわれている.NNの最適化問題のためによく使用されるNNモデルはアナログ型であるが,本研究に用いるNNは厳密にデジタル型NN(SDNN:Strictly Digital Neural Networks)に仮想スラック(Virtual Slack-Neurons)を導入して拡張されたSDNN/Vである.SDNN/Vにより最適化問題を求解するためには問題の制約条件を制約集合(Constraint Sets)により表現しなけらばならい.これを制約集合プログラミングとう.本論文ではSDNN/Vを使って最適化問題であるグラフ問題を計算量O(1)で求解したので報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
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