ニューロ応用スケジューリングシステム(遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワーク)
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概要
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Hopfield model is known as a suitable neural network for solving combinatorial optimization problems. However, the model requires a huge memory space for storing the connection weights between neurons and the threshold of each neuron which represent the estimation function for the problem solving. We propose a unique method in which no connection weights or threshold is used. By differentiating the estimation function with each neuron uotput, the next state of each neuron are sought. We also show the result of an experimental production scheduling system based on our method.
- 社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会の論文
- 1994-10-11
著者
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