非加法的統計力学により拡張された確定的アニーリングEMアルゴリズムの巡回セールスマン問題への応用
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概要
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EMアルゴリズムは不完全データから最尤推定値を求めるための代表的手法である.しかし,このアルゴリズムは収束点が初期値に依存し,局所最適解に収束してしまう問題を有している.我々はこの問題を解決するためにTsallisによる非加法的エントロピーを最大化する分布を事後確率に選び,この分布に含まれる非加法性の程度を示すパラメータqを1へ制御するアルゴリズムを提案したが,本編ではこの提案手法を巡回セールスマン問題に応用した結果を報告する.具体的には自己組織化マップを作成する手法であるKohonenのアルゴリズムはEMアルゴリズムによる定式化が可能であるが,我々は自己組織化マップによる解法が知られている巡回セールスマン問題に対し提案手法を適用した.本稿では得られる解の精度,パラメータqの制御法,アルゴリズムの収束速度等を議論する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-28
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