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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-29 13:00 隠れマルコフモデルを用いた非対称巡回セールスマン問題のgapと都市配置の関係性 ○橘 俊宏・松野友哉（湘南工科大）・安達雅春（東京電機大）  MSS2021-74 NLP2021-145 |
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| 抄録 | （和） | 筆者らは，これまでにカオスニューラルネットワークを用いた非対称巡回セールスマン問題の解法や多目的最適化問題の解法を複数提案してきた．これまでの研究と実験から，カオスニューラルネットワークによる切替は，これらの手法において有効であると示唆される一方で，「カオスニューラルネットワークによる切替がなぜ高い性能を示すのか？」という根本的な問いに対する答えは明確ではない．本稿ではこの問いに対する答えを探す中で，明らかとなったことについて紹介をする． |
| （英） | We have proposed several methods for solving asymmetric traveling salesman problems and multi-objective optimization problems using chaotic neural networks. From the previous works and experiments, it is switching by chaotic neural networks is effective in these methods, but the answer to the fundamental question "Why does switching by chaotic neural networks show high performance?" the answer to this question is not clear. In this paper, we introduce what we have found in the search for the answer to this question. | |
| キーワード | （和） | カオスニューラルネットワーク / 非対称巡回セールスマン問題 / 隠れマルコフモデル / / / / / |
| （英） | Chaotic neural network / Asymmetric traveling salesman problem / Hidden Markov model / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 444, NLP2021-145, pp. 101-104, 2022年3月. | |
| 資料番号 | NLP2021-145 | |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2021-74 NLP2021-145 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2022-03-28 - 2022-03-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 隠れマルコフモデルを用いた非対称巡回セールスマン問題のgapと都市配置の関係性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Relation between Gap and City Layout for Asymmetric Traveling Salesman Problems Using Hidden Markov Models |
| サブタイトル（英） | |
| 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） | 非対称巡回セールスマン問題 / Asymmetric traveling salesman problem |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov model |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橘 俊宏 / Toshihiro Tachibana / タチバナ トシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松野 友哉 / Tomoya Matsuno / マツノ トモヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 雅春 / Masaharu Adachi / アダチ マサハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-29 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2021-74, NLP2021-145 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.443(MSS), no.444(NLP) |
| ページ範囲 | pp.101-104 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) |
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