カオスニューロダイナミクスを用いた組み合わせ最適化技法
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概要
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我々は既に、カオスニューラルネットワーク(CNN)を用いた二次割り当て問題(QAP)の解法において,実行可能解を強制的に決定するコーディング法を提案し,良好な解が得られることを報告した.本稿では、提案したコーディング法を用いた場合のCNNの解法能力を,カオスノイズ、ランダムニューロンモデルの解法能力と比較することにより議論する.その結果、提案したコーディング法を用いたCNNが優れた解法であることを数値シミュレーションにより示す.また、問題の要素数を変化させた場合の結果も併せて報告する.
- 2003-03-10
著者
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科研究部数理電子情報部門
-
合原 一幸
東京大学大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
-
長谷川 幹雄
独立行政法人 情報通信研究機構
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所:erato合原複雑数理モデルプロジェクト
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所:独立行政法人科学技術振興機構erato 合原複雑数理モデルプロジェクト
-
佐藤 慶一
埼玉大学
-
佐藤 慶一
埼玉大学大学院理工学研究科
-
長谷川 幹雄
東京理科大学工学部
-
合原 一幸
東京大学大学院工学系研究科
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科:埼玉大学総合研究機構脳科学融合研究センター
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科
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