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図2 ニューラル表現の例 4. Nクイーン問題の動作式 動作式とは、ニューロンが問題解決を目指して動くようにするための式で、各ニューロンの結合係数を決定している。この式がニューラルネットワークのまさに心臓部であり、問題をニューロンで表現して動作式が設計できれば、実はほとんどニューラルネットワークは完成なのである。 Nクイーン問題における、マッカロック・ピッツニューロンを用いたときの行列目のニューロンの動作式を次に示す。 Nクイーン問題の解を求めるには、各行各列に1個ずつクイーンを並べなくてはいけない。これはn×nの盤にn個のクイーンをお互いに効きが当たらないように並べるのだから、当たり前の必要十分条件である。このことを実現するための工夫が、さきに示した動作式の第1項および2項である(A,Bは正の定数)。第1項は、各行にただ1個のクイーンを置くようにニューロンの動きを制約している。条件が満た
シミュレーティッド・アニーリンによる巡回セールスマン問題への適用 羽鳥研究室 45528 笹子昌治 45548 中村恵吾 1. はじめに 1.1 TSP TSPとはTraveling Salesman Problem(巡回セールスマン問題)の略で、複数の都市をそれぞれただ一度だけ訪問して出発点の都市に戻る巡回路のなかで、最短となる経路を求めるという問題である。最も単純な方法として、考えうる全ての巡回路を調べ、その中から移動距離が最小になるものを選ぶ列挙法(力ずく法)がある。この方法で調べると確実に最小解を求めることができるが、都市の数が多くなるにつれ、考えうる巡回路の数は爆発的に増加し、都市数N = 5のとき12通り、N = 10のとき181,440通り、N = 15のとき43,589,145,600通り、N = 20のとき243京2902兆81億7664万通りとなる。一般に、都市数Nに
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