複数環境学習オートマトンを用いたグラフ分割問題計算法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-5

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): A Graph Partitioning Method based on a Learning Automata Computation with Multi-Environment

著者名: 池坊繁屋 (千葉大学),銭飛 (広島国際学院大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Shigeya Ikebo(Chiba University),Fei Qian(Hiroshima Kokusai Gakuin University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: グラフ分割問題|複数環境|学習オートマトン学習オートマトン|graph partitioning problems|multi-environment|learning automata

要約(日本語): グラフ分割問題における目的関数の各制約条件はトレードオフ関係にあり,一般的に,目的関数は各制約条件にそれらの依存度パラメータを設けて計算される。ここで,パラメータの設定は,問題の規模に応じ実験上で試行錯誤的に決められることが多く,解の精度に重要な影響を及ぼす。そこで,本研究では,この問題を解消するために,各制約条件の依存状況を動的に推定するグラフ分割問題のための複数環境学習オートマトン計算法を提案する。本提案手法は,目的関数の各制約条件を学習オートマトンの各未知環境と対応させている。また,累積誤差法を用いることで事前のパラメータ調節が不必要である。

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