逆関数遅延ネットワークを用いた最適化問題解探索のための高次形式エネルギー関数設計法

摘要

本論文では高次結合連関数遅延（HC-ID）ネットワークなどの高次結合ネットワークによる組合せ最適化問題の解探索に必要な，高次形式のエネルギー関数を提案する．これまで，我々は3次までの高次結合を導入したHC-IDネットワークによる解探索法を撞案し，巡回セールスマン問題（TSP）や2次割当問題（QAP）に適用してきた．しかしこれまでは問題に応じて個別にエネルギー関数を定義する必要があった．そこで本研究では，任意次数の高次形式のエネルギー関数を導入し，様々な問題の解探索に適用できるよう一般化を行った．また本提案関数をスケジューリング問題の一種である学位論文審査会スケジューリング問題に適用し，その解探索性能を確認した．