最適化問題を解くカオスニューラルネットワークの学習
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概要
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組み合わせ最適問題を解くカオスニューラルネットワークに学習アルゴリズムを導入する. 学習アルゴリズムはカオス探索のダイナミクスを最適解に徐々に収束させる「カオス的アニーリング」の機能を持つ. 5都市および20都市の巡回商人問題に対する数値実験を通して, 学習則の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-09-19
著者
-
徳永 隆治
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
長島 知正
室蘭工業大学情報工学科
-
徳永 隆治
筑波大学システム情報工学研究科
-
長島 知正
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
合原 一幸
東京大学工学系研究科
-
徳田 功
室蘭工業大学 情報工学専攻
-
徳永 隆治
筑波大学電子・情報工学系
-
徳永 隆治
筑波大
-
長島 知正
室蘭工業大学
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