巡回セールスマン問題の従来アルゴリズムの評価と新しいニューラルネットワークアルゴリズムの提案
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概要
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NP困難の組合せ最適化問題である巡回セールスマン問題を解くために,多くの近似アルゴリズムが提案されている.本論文では,まず,主要な近似アルゴリズムの特徴比較を行う.次に,解収束時にエネルギー関数値が0となる新しいニューラルネットワークアルゴリズムを提案する.各アルゴリズムの性能比較は,ベンチマーク問題を用いたシミュレーションにより行う.その結果,遺伝的アルゴリズム等,解表現が1次元であるアルゴリズムが計算時間,解精度の両面で優れていることが分かった.提案するアルゴリズムは,従来のニューラルネットワークアルゴリズムよりは優れているものの,前者のアルゴリズムより劣ることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-14
著者
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
船曳 信生
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
四方 康人
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
四方 康人
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系
-
西川 清史
大阪大学大学院基礎光学研究科情報数理系専攻
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