バイナリニューロンを用いたグラフ分割解法の研究
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概要
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グラフ分割問題とは,各グループに属する頂点重みの総和を上限以下として,グループ間の辺重みの総和が最小となる各頂点の分割を求めるNP困難問題である.本論文では,頂点及び辺に重みのあるグラフの2分割問題に対して,バイナリニューロンを用いたニューラルネットワーク解法を提案する.本ニューラルネットワークでは,重みなしグラフ及び重み付きグラフの双方に適用可能なエネルギー関数を定義している.また,解精度向上のため, Shaking項を動作方程式に導入している.本解法の解探索能力の評価のため, KernighanとLinの提案したKL法, FiducciaとMattheysesの提案したFM法と共に,ランダムグラフを用いたシミュレーションを行う.シミュレーションの結果,頂点に重みをランダムに与えたグラフでは,本解法で得られた解が最も優れていることを示す.
- 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
-
玉置 康裕
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
-
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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