| 講演名 | 2003/6/16 組み合わせ最適化問題のニューラル解法に関する理論的考察(通信と非線形特集及び一般) 佐藤 慶一, 池口 徹, |
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| 抄録(和) | 我々は既に,相互結合型カオスニューラルネットワーク(CNN)を用いた二次割り当て問題(QAP)の解法において,実行可能解を強制的に決定する観測関数を提案し,良好な解が得られることを数値シミュレーションにより示した.本稿では,提案した観測関数の優位性を理論的に議論する.その結果,提案した観測関数が従来の観測関数の取りうる解の範囲をカバーした上で,強制的に実行可能解を決定していることを証明したので報告する. |
| 抄録(英) | We have already proposed a new observation function for deciding output values of the chaotic neural network (CNN) for solving quadratic assignment problems. According to the observation function, we have shown that one can obtain good solutions, since the method always offers feasible solutions. In this paper, we theoretically investigate the solving performance of the novel observation function by comparing two conventional observation functions. We prove that a set of feasible solutions with the novel observation function includes those of the conventional observation functions. |
| キーワード(和) | カオスニューラルネットワーク / 二次割り当て問題 / 観測関数 |
| キーワード(英) | Chaotic Neural Network / Quadratic Assignment Problems / Observation Function |
| 資料番号 | NLP2003-16 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2003/6/16(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | 組み合わせ最適化問題のニューラル解法に関する理論的考察(通信と非線形特集及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Theoretical Study on A Neural Method for Combinatorial Optimization Problems |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオスニューラルネットワーク / Chaotic Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 二次割り当て問題 / Quadratic Assignment Problems |
| キーワード(3)（和/英） | 観測関数 / Observation Function |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 慶一 / Keiichi SATO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 埼玉大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Engineering, Saitama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru IKEGUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 埼玉大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Engineering, Saitama University |
| 発表年月日 | 2003/6/16 |
| 資料番号 | NLP2003-16 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 136 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |