TSPニューラルネットの実行可能性改善法の相互比較
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概要
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ホップフィールドらは、相互結合型ニューラルネット(NN)のエネルギー関数が状態推移毎に必ず減少詐ろ性質を利用して巡回セールスマン問題(TSP)の近似解法を提案した。しかし、エネルギー関数として経路長と巡路条件の重みつき和であるペナルティ関数を用いているため、経路長を短くしようとすると巡路条件を満足しない解が多く出現する欠点があった。非巡回経路の実行可能性を改善するために、著者らは(a)乗数法、(b)ペナルティ制御法、秋山は(c)支援因子法を導入した。本論文では、これらの手法の相互関係を明らかにし、数値実験により求めた解の実行可能性を比較、検討する。
- 1994-09-20
著者
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