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目次

メタヒューリスティクスとナチュラルコンピューティング

メタヒューリスティクスとナチュラルコンピューティング

  • 古川 正志(共著)/ 川上 敬(共著)/ 渡辺 美知子(共著)/ 木下 正博(共著)/ 山本 雅人(共著)/ 鈴木 育男(共著)
  • 1.ナチュラルコンピューティングと最適化問題
    • 1.1 ナチュラルコンピューティングとメタヒューリスティクス
    • 1.2 最適化問題
    • 1.3 計算の複雑さ
    • 1.4 まとめ
    • 演習問題
  • 2.山登り法
    • 2.1 山登り法
    • 2.2 線形計画法
    • 2.3 まとめ
    • 演習問題
  • 3.シミュレーテッドアニーリング
    • 3.1 全探索と局所探索
    • 3.2 シミュレーテッドアニーリングの概要
    • 3.3 近傍解と受理率
    • 3.4 冷却スケジュール
    • 3.5 収束性
    • 3.6 SAの適用例
    • 3.7 まとめ
    • 演習問題
  • 4.タブーサーチ
    • 4.1 タブーサーチの概念
    • 4.2 タブーサーチの方法論
    • 4.3 制約付きMinimum Spanning Tree問題
    • 4.4 TSの改良法
    • 4.5 TSの適用と研究動向
    • 4.6 まとめ
    • 演習問題
  • 5.遺伝的アルゴリズム
    • 5.1 進化の模倣
    • 5.2 アルゴリズムの概要
    • 5.3 スキーマ理論
    • 5.4 遺伝的アルゴリズムの適用
    • 5.5 まとめ
    • 演習問題
  • 6.粒子群最適化法
    • 6.1 単点探索と多点探索
    • 6.2 粒子による解表現と粒子の移動
    • 6.3 PSOのアルゴリズム
    • 6.4 PSOにおけるパラメータ設定
    • 6.5 PSOの適用例−関数最適化問題
    • 6.6 まとめ
    • 演習問題
  • 7.アントコロニー最適化法
    • 7.1 社会性昆虫としてのアリ
    • 7.2 人工アリのモデリング
    • 7.3 アントコロニー最適化メタヒューリスティクス
    • 7.4 アントコロニー最適化法のTSPへの適用
    • 7.5 まとめ
    • 演習問題
  • 8.自己組織化マップ手法
    • 8.1 人工ニューラルネットワークの概要
    • 8.2 自己組織化マップ
    • 8.3 局所クラスタリング組織化法
    • 8.4 まとめ
    • 演習問題

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