エネルギー関数に最大値関数を含む組合せ最適化ニューラルネットワーク
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概要
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エネルギー関数に最大値関数を導入したニューラルネットワークを用いて組合せ最適化問題を解く. Hopfieldニューラルネットワークはエネルギー関数が双1次形式であり, このネットワークで最適化問題を解く場合には双1次形式に問題を定式化する必要がある. 本論文では, エネルギー関数が最大値関数を含む場合でも双1次形式と同じようにニューラルネットワークを構成でき, 最適化問題が解けることを示す. 具体的問題として, NP完全問題の一つであるMaximum Satisfiability問題を解く. 提案するニューラルネットワークに加えて, 2種類の簡単な近似アルゴリズムで解いた場合, および筆者らが極小値収束問題の対策として提案した振動ユニットを本ニューラルネットワークに使用した場合について性能を比較した. リテラルの数が5〜20, 節の数が100〜100,000の範囲の論理式を解いたところ, 振動ユニットを使用したニューラルネットワークにおいて比較的良い結果が得られた.
- 1996-05-25
著者
-
渡辺 義明
佐賀大学理工学部
-
吉野 慶一
北九州工業高等専門学校
-
渡辺 義明
佐賀大学理工学部知能情報システム学科
-
渡辺 義明
佐賀大学・理工学部
-
吉野 慶一
北九州工高専
-
吉野 慶一
北九州工業高等専門学校電子制御工学科
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