相互結合型ニューラルネットワークを用いた大規模巡回セールスマン問題の解法
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概要
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相互結合型ニューラルネットワーク(RNN)を用いて大規模な巡回セールスマン問題(TSP)を解くことは収束性や計算コストの上で大きな問題がある.本研究ではRNNを用いた際に実用的な解が得られない規模のTSPを大規模なTSPと位置付け, このようなTSPを解くためのアルゴリズムを提案する.提案法は大規模なTSPを解く場合に, 与えられたTSPの各都市をクラスタリングによりいくつかのサブ問題に分割し, その問題毎にRNNを用いて解を得る手法である.またより都市数の多いTSPに対しては, 再帰的にクラスタリングを行い対応することができる.提案法の有効性は, 計算機実験によって確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-19
著者
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