競合・協調・カテゴリ分けとVehicle Routing問題
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概要
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競合と協調を用いた学習を行うニューラルネットにおいて,ニューロン間の位相を束縛した自己組織化を行うと,特徴地図が生成される。この手法を利用して,ユークリッド空間における巡回セールスマン問題(TSP;traveling salesman problem)を解いてみると,良好な近似解が得られることが報告されている.そして,この手法は,一般化された運搬車経路問題(G-VRP;generalized vehicle routing problem)のような,ずっと混み入った問題にも適用できること力予想される。ただし,この場合には,競合におけるハンディキャップ付けと,学習すべきデータに対するカテゴリ情報の利用を追加することになる。本稿では,新たな試みとして,ニューラルネットにおける学習と自己組織化を,一般化されたVRP問題に適用し,競合学習の能力の広氾さを示すことにする。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25
著者
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