講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-02-01 13:25
スケーリング則を利用したノイズ注入型 Hopfield NN による組合せ最適化問題の解法 ○多田佳史・上手洋子・西尾芳文(徳島大) NLP2007-148 |
抄録 |
(和) |
組合せ最適化問題は、問題の規模が大きくなると、解の総数が指数関数的に増加し、総解を求める方法を用いると、計算時間が長くなり、実質的には計算不可能である。
組合せ最適化問題の解法のひとつとして、Hopfield NNを用いる方法が提案されている。しかし、この方法を用いると、ネットワークは局所解に陥ってしまい、最適解を求めることができない。ネットワークの局所解脱出のために、ニューロンにノイズを注入する方法が提案されている。本研究では、解探索能力の向上のために、スケーリング則を利用したノイズ注入型Hopfield NNを提案する。コンピュータシミュレーションを用いて、提案手法による二次割り当て問題の解探索能力について調査を行う。 |
(英) |
If the scale of the combinatrial optimization problem becomes large, the problem can not be solved by method of searching all solutions. Hopfield Neural Network is one of the important tool of solving combinatorial ptimization problem. However, the network finds a local minimum, and can not escape from there. Many researchers proposed the method adding some kinds of noises to the Hopfield Neural Network. In this study, we propose the injecting scaling law noise to Hopfield Neural Network for improvement of the ability. We investigate effective search with Hopfield Neural Network using scaling law for quadratic assignment problem. |
キーワード |
(和) |
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(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 478, NLP2007-148, pp. 35-38, 2008年1月. |
資料番号 |
NLP2007-148 |
発行日 |
2008-01-25 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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