スケジューリング問題に対するホップフィールドネットワーク学習を用いた解法
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概要
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ホップフィールドネットワークを用いてエネルギー関数を減少させて最適化問題を解く方法はエネルギー関数の局所的最小解にネットワークが陥ってしまい問題が解けなくなる場合がある。この解決策として繰り返し複数の初期値を与えて良い解が得られるまで収束させることが考えられる。しかし、エネルギー関数に局所的最小解の多い場合では、効率の良い極小値脱出法があればその方が実用的である。そこで本論文では、山登り学習法を提案した。山登り学習法はネットワークが収束した時点でのパラメータ値を学習させる事によって再びネットワークを動かす。この学習法を用いてスケジューリング問題に対してシミュレーションを行い、その有効性を調べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-04
著者
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