Search Results 1-13 of 13

  • Software Reviews : Development of iOS Application "n-Queen Problem for Education" Aimed to Promote Computational Thinking  [in Japanese]

    福井 昌則 , 佐々木 雄司 , 黒田 昌克

    コンピュータ&エデュケーション 44, 95-98, 2018

  • An Incremental SAT Solving Library and its Applications  [in Japanese]

    SAKO Tatsuya , SOH Takehide , BANBARA Mutsunori , TAMURA Naoyuki , NABESHIMA Hidetomo , INOUE Katsumi

    … 技会のひとつであるSAT Race 2015で，このような解法を容易に実現するためのインクリメンタルSAT APIが提案された．本論文では，それを拡張したインクリメンタルSAT APIであるiSATを提案し，その応用について述べる．提案する拡張により，問題を簡潔に記述でき，Javaからの利用も可能になる．また，ショップスケジューリング問題，N-クイーン問題，ハミルトン閉路問題に対する実験結果を通じ，iSAT利用の有効性を示す． …

    Computer Software 33(4), 4_16-4_29, 2016

    J-STAGE 

  • <i>n</i>-Queens and <i>n</i>-Rooks Problem on Cubes  [in Japanese]

    藤原 美早紀 , 山村 明弘

    … n-クイーン問題およびn-ルーク問題について考察する．2次元チェス盤上のn-ルーク問題の解は自明であるが，立方体表面の6つの面にn × nのチェス盤を置いて構成した立体的なゲーム盤上のn-クイーン問題およびn-ルーク問題の解の個数や特徴は明らかではない．本論文では，1辺がn …

    情報処理学会論文誌 53(6), 1592-1601, 2012-06-15

    IPSJ 

  • Solving the N-Queens Problem on the Torus Using a Cotinuous-Dynamical-System Model of a Complex-Valued Neural Network of Phasor Type  [in Japanese]

    MIYAMOTO Kunihiro , NAKAJIMA Hiroyuki

    … ニューロンが複素平面の単位円上に状態を持つ「フェーザ型複素ニューラルネットワーク」を用いた「トーラス上のN-クイーン問題」の解法を検討した。 … まず、チェスボード上のクイーンの配置をN個のニューロンの状態で表現し、これに基づいて定義したエネルギー関数を最小化する状態更新則を連続力学系として定式化した。 …

    IEICE technical report 106(344), 57-62, 2006-11-06

    References (16)

  • A-2-10 Solving the N-Queens Problem on the Torus with a Complex-Valued Neural Network  [in Japanese]

    Miyamoto Kunihiro , Nakajima Hiroyuki

    Proceedings of the IEICE General Conference, 46, 2006

    Cited by (1)

  • Towards Local Search Methods for Constraint Satisfaction Problems,Focusing on N-queen Problem  [in Japanese]

    永井 保夫 , ナガイ ヤスオ , Yasuo Nagai

    … 本論文では、制約充足問題の解法である近似解法についてサーベイするとともに、パズルの代表例であるN-クイーン問題を対象として、局所探索法による解法である山登り探索と制約違反最小化ヒューリスティックに基づいた山登り探索の適用結果について説明する。 …

    東京情報大学研究論集 8(2), 59-66, 2005-02-28

    IR 

  • Towards Local Search Methods for Constraint Satisfaction Problems,Focusing on N-queen Problem  [in Japanese]

    Nagai Yasuo

    … 本論文では、制約充足問題の解法である近似解法についてサーベイするとともに、パズルの代表例であるN-クイーン問題を対象として、局所探索法による解法である山登り探索と制約違反最小化ヒューリスティックに基づいた山登り探索の適用結果について説明する。 …

    Journal of Tokyo University of Information Sciences 8(2), 59-66, 2005-02

  • A Method Solving of Constraint Satisfaction Problem by Neural Network with Self-Feedback  [in Japanese]

    TAMURA Hiroki , TANG Zheng , ISHII Masahiro

    … This proposed method was applied to N-queen problem and four-color problem which are constraint satisfaction problems. … From Simulation result, this proposed method can solve the N-queen problem and four-color problem at high speed and high performance. …

    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 123(10), 1822-1829, 2003-10-01

    J-STAGE  References (10)

  • Hysteresis Neural Networks for a Combinatorial Optimization Problem  [in Japanese]

    JIN'NO Kenya , NAKAGUCHI Toshiya , TANAKA Mamoru

    … N-クイーン問題を本報告では組合わせ最適化問題の対象とした。 …

    IEICE technical report. Nonlinear problems 98(44), 31-36, 1998-05-14

    References (18)

  • N-クイ-ン問題の点対称解の発見 (離散数学のすすめ--現代数学の新天地)  [in Japanese]

    秋葉 澄孝

    数理科学 29(9), p56-60, 1991-09

  • Linear-Time Algorithms for the N-Queens Problem  [in Japanese]

    秋葉 澄孝

    … N-クイーン問題は19世紀に提案された問題であり、現在ではバックトラックや制約充足アルゴリズムなどの評価に利用されている。 … しかし、この問題に関して知られている事実は個々のNに関するものが多く、一般のNに対して成り立つ事実はあまり知られていない。 …

    全国大会講演論文集 第42回(基礎理論及び基礎技術), 87-88, 1991-02-25

    IPSJ 

  • Solving the N-Queen Problem with a Strictly Digital Neural Network  [in Japanese]

    中村 直樹 , 佐竹 憲作 , 中川 徹 , 北川 一

    現在までに,素子がデジタルで計算モデルがアナログ,あるいは素子・計算モデルともにデジタルであるニューラルネットワーク(以下,NN)の報告がいくつかなされているが,NNのハードウェアはもとよりシミュレーション等によっても,実際に大規模な問題を解いた例は数少ない. 本学が提案したSDNN(Strictly Digital Neural Networks)は, ニューロン出力とシナプス結合を全て2値(o …

    全国大会講演論文集 第40回(人工知能及び認知科学), 140-141, 1990-03-14

    IPSJ 

  • Solving the n-Queen problem with Boltzmann Machines  [in Japanese]

    梶浦 正浩 , 秋山 泰 , 安西 祐一郎

    … 古典的なパズルであるn-クイーン問題を相互結合型ニューラルネットワークのエネルギー最適化に置き換えて解いた例を紹介する。 …

    全国大会講演論文集 第38回(人工知能及び認知科学), 482-483, 1989-03-15

    IPSJ 

Page Top