巡回セールスマン問題を対象としたニューロンフィルタの提案

• 竹中 要一

  大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻

• 船曵 信生

  大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻

• 西川 清史

  大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻

書誌事項

タイトル別名

• A proposal of "Neuron Filter" for Hopfield-type Neural Networks through Traveling Salesman Problems

抄録

本論文では,組合せ最適化問題に対するニューラルネットワーク解法の求解性能の向上を目的として,ある種の制約条件の常時充足を実現する"ニューロンフィルタ"を提案する.ニューロンフィルタは,ニューロンの入出力から,対象とする制約条件を充足する解写像出力を求めるフィル夕である.ニューロンフィルタには,解写像出力をニューロンの状態更新にフィードバックするマキシマムニューロンモデルと,フィードバックしないニューロンマスクから構成される.本論文では,ニューロンフィルタの巡回セールスマン問題への適用方法を提案する.巡回セールスマン問題のベンチマーク問題を対象としたシミュレーションにより,マキシマムニューロンがニューラルネットワーク解法の求解速度の向上に,ニューロンマスクが求解精度の向上に有効であることを報告する.

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 96 (583), 287-294, 1997-03-17

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• ニューラルネットワーク
• 組合せ最適化問題
• 巡回セールスマン問題
• ニューロンフィルタ
• マキシマムニューロン
• ニューロンマスク

詳細情報

• CRID: 1572261552376847488
• NII論文ID: 110003232909
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles