マキシマムニューロン及び修正Hill-Climbing項を用いたN-Queen問題の解法

野口 渉  範 公可  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J89-A   No.11   pp.1012-1017
発行日: 2006/11/01
Online ISSN: 1881-0195
DOI: 
Print ISSN: 0913-5707
論文種別: 論文
専門分野: ニューラルネットワーク及び生物工学
キーワード: 
ニューラルネットワーク,  N-Queen問題,  マキシマムニューロン,  山登り学習法,  Hill-Climbing 項,  

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あらまし: 
Takefujiが提案したマキシマムニューロンモデルは,互いに素に分割されたニューロングループの中で,最大の入力をもつニューロンのみが発火する"winner-take-all"方式を採用したホップフィールド型ニューラルネットワークの一種である.制約条件充足型の組合せ最適化問題に対して非常に有効である.本論文は,マキシマムニューロンモデルに対し山登り学習法を適用し,また,従来のHill-Climbing項に修正を加えてN-Queen問題の解法を提案する.結果により,従来の解法に比べて優れた求解性能をもつことを示す.