組合せ最適化問題に対する拡張マキシマムニューロンを用いたニューラルネッ
トワーク解法の提案を行なう．
拡張マキシマムニューロンモデルでは，各ニューロングループの中でニューロ
ン入力の降順に複数のニューロンが発火する．
これにより，分割したグループ中での必要ニューロン数の選択機能を実現する．
また提案解法の解精度向上のために，動作方程式にShaking項等を導入する．
本提案解法を２種類の組合せ最適化問題に適用する．
セルラー通信網のチャンネル割当問題および，生物種のアミノ酸配列を比較す
るマルチプルアライメント問題に適用し，ベンチマーク問題を対象としたシミ
ュレーションにより，提案解法が従来解法より優れていることを示す．
Back