巡回セールスマン問題のニューラルフレームワーク
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概要
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ニューラルネット(NN)を用いた巡回セールスマン問題(TSP)の近似解法として、(1)並列処理の利用(Hopfieldモデル)、(2)自己組織化の利用(Elastic Net、Kohonenアルゴリズム)がある。これらは、いずれも各ユニット/シナプスが適切な微分方程式(差分方程式)を満たすとき、NN全体が最小巡回路対応の最適状態に収束することを暗黙原理としている。本稿では、この原理を微分方程式と最適化関数によって表現するTSPのニューラルフレームワークを提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-09-04
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