ニューラルネットに基づく総実滞留時間最小化スケジューリング問題の解法
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概要
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近年, HopfieldとTankは互いに密に結合したニューラルネットにおいてシナプス荷重が対称性をもつとき, ネットワークに与えられたエネルギー関数を自発的に減少させるという特性を利用して, 最適化問題を解くという方法を提案した.本研究では, アルゴリズムの単純さと並列情報処理による処理能力の高速性が注目されているこのニューラルネットを用いてスケジューリング問題の解法を試み, その適用可能性について考察する.具体的には, ネットワークの出力状態の更新に確率的変動を与え.解のローカルミニマム状態への収束を避けることを目的としたニューラルネットのモデルの一つであるガウシアンマシン・モデルを採用し, 総実滞留時間最小化スケジューリング問題の解法を試みる.
- 社団法人日本経営工学会の論文
- 1991-08-15
著者
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