カオスダイナミクスを用いた二次割り当て問題の解法とその性能解析
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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モデル(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新しい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.本論文では,CNNのパラメータを変化させることにより,CNNを用いたQAPの解法に関する性能解析を行った.その結果,CNNの発火率と問題サイズとの間に特徴的な関係が存在することが示された.
- 2002-03-08
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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