巡回セールスマン問題の従来アルゴリズムの評価と新しいニューラルネットワークアルゴリズムの提案

被引用文献3件 参考文献9件
  • 四方 康人
    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
  • An Evaluation of Four Existing Algorithms and a New Neural Network Algorithm for Traveling Salesman Problems

この論文をさがす

抄録

NP困難の組合せ最適化問題である巡回セールスマン問題を解くために,多くの近似アルゴリズムが提案されている.本論文では,まず,主要な近似アルゴリズムの特徴比較を行う.次に,解収束時にエネルギー関数値が0となる新しいニューラルネットワークアルゴリズムを提案する.各アルゴリズムの性能比較は,ベンチマーク問題を用いたシミュレーションにより行う.その結果,遺伝的アルゴリズム等,解表現が1次元であるアルゴリズムが計算時間,解精度の両面で優れていることが分かった.提案するアルゴリズムは,従来のニューラルネットワークアルゴリズムよりは優れているものの,前者のアルゴリズムより劣ることが分かった.

収録刊行物

被引用文献 (3)*注記

もっと見る

参考文献 (9)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570572702516592512
  • NII論文ID
    110003232937
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

問題の指摘

ページトップへ