| 講演名 | 1996/3/18 最適解を鋭く峻別する対称結合神経回路網の構成法 松田 聖, |
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| 抄録(和) | 組合せ最適化問題として割当問題を例にとり, 回路網の状態を表す超立方体の漸近安定な頂点が必ず最適解となる対称結合神経回路網の構成法を示す. すなわち, 頂点に収束すれば必ず最適解を得ることができる他の回路網に比べて最適解が極めて高い確率で得られることをシミュレーションで確認する. 本構成法は割当問題に限らず, 多くの組合せ最適化問題に適用できる. |
| 抄録(英) | Taking assignment problem as an example of combinatorial optimization problems, its neural representation is presented where asymptotically stable corners of state hypercube of the network are always optimal solutions. That is, one can always get optimal solution whenever the network converges to a corner. By simulations it is shown that optimal solutions are obtained very frequently. This representation is possible for many combinatorial optimization problems as well as assignment problems. |
| キーワード(和) | 対称結合神経回路網 / 組合せ最適化問題 / 割当問題 / 最適な定式化 |
| キーワード(英) | Hopfield network / combinatorial optimization problem / optimal neural representation |
| 資料番号 | NC-95-117 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1996/3/18(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 最適解を鋭く峻別する対称結合神経回路網の構成法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural Representation of Combinatorial Optimization Problems Sharply Distinguishing Optimal Solutions |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 対称結合神経回路網 / Hopfield network |
| キーワード(2)（和/英） | 組合せ最適化問題 / combinatorial optimization problem |
| キーワード(3)（和/英） | 割当問題 / optimal neural representation |
| キーワード(4)（和/英） | 最適な定式化 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松田 聖 / Satoshi Matsuda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京電力(株)システム研究所 Computer and Communication Research Center, Tokyo Electric Power Company |
| 発表年月日 | 1996/3/18 |
| 資料番号 | NC-95-117 |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 598 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |