負の自己結合を有する離散値型ニューラルネットワークとその応用
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概要
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著者らは以前,負の自己結合を有する離散値型Hopfieldネットワークに,特別な摂動規則を導入したモデルを用いて巡回セールスマン問題(TSP)やN-Queen問題が解けることを示した.本論文では,このモデルを用いて実際にTSPを解き,その性能や特徴を評価し改善を図った.まず,このモデルはTSPの制約条件(ペナルティ係数)の微調整が不必要であることを示し,負の自己結合の強度決定法を提案した.次に従来では回避できなかった振動現象を回避できるように摂動規則を改善した.これにより10都市で100%最適解が得られることを確認した.さらに,このネットワークを2つ結合した並列動作モデルにより,より良い解を得ることに成功した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-06-17
著者
-
福永 邦雄
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻
-
荻原 昭夫
大阪府立大学工学部
-
福永 邦雄
大阪府立大学大学院工学研究科
-
太田 正哉
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻
-
荻原 昭夫
大阪府立大学大学院工学研究科
-
福永 邦雄
情報工学科
-
大田 正哉
大阪府立大学工学部
-
太田 正哉
大阪府立大学 工学部
-
荻原 昭夫
大阪府立大学
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