グラフ分割問題に対するニューラルネットワーク解法の提案

被引用文献2件 参考文献12件
  • 玉置 康裕
    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 Neural Network Algorithm for the Graph Partitioning Problem

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抄録

グラフ分割問題では,グラフの各頂点を各グループに属する頂点数が与えられた範囲内に収まるように,複数のグループヘ分割することが要求されている.本問題は一般のグラフに対してNP困難である.本論文では,グラフ2分割問題に対して,ニューラルネットワークを用いた解法を提案する.本ニューラルネットワークでは,ニューロンの出力が0または1の2値を取るバイナリ型ニューロン関数を用いている.また,解精度向上のため, Shaking項を動作方程式に導入している.シミュレーションにより,本解法は,KernighanとLinの提案したKL法(Min-Cut法)とほほ同程度の精度の解をKL法よりも高速に得られることを示す.

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参考文献 (12)*注記

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1572261552376850304
  • NII論文ID
    110003232978
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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