アナログk-exchangeによる2次割当て問題の解法
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概要
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本報告では, 新しいニューラルネットワークに基づく組合せ最適化問題の解法を提案する. 特に2次割り当て問題に対して適用する. 本手法は, 順列のk個以下の要素を同時に入れ替えるk-exchangeヒューリスティクスのアナログ版とみなすことができる. kの値としてk-exchangeヒューリスティクスが使えないような大きな値を使うことができるため, 中距離サーチと近距離サーチを同時に実行できる. 比較的大きな(N=80〜150)2次割当て問題に対してこの手法の計算機実験を行った結果, 我々の新しい手法は今までのチャンピオンのアルゴリズムと同程度に良い近似解を計算できることが分かった. また, いくつかのベンチマークについては, 現在のチャンピオンのアルゴリズムよりも良い解が計算できることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
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