実装上の変更点

実際の Java プログラムでは、ここまでに述べたことと違っていることがありま す。

時間帯が 個ある場合、最良のケースでは 個の彗星を観測で きることになります。 そのため、ニューラルネットワークの終了条件を満たす解は、 と なるセルの個数が に近いものとなっているはずです。 そこで、エネルギーの変化量 を求める際に、 と なっているセルの個数を調べ、 よりも多ければ の増 加量を減らし、減少量を増やすようにしています。 逆に、 となっているセルが よりも少なければ、 の増加量を増やし、減少量を減らすようにします。 このようにして、解に早く収束するようにしています。

ニューラルネットワークは最適な解を返す保証がないため、得られた解にはまだ 改良の余地がある場合もあります。 そのため、終了条件を満たした後で、最適化を行っています。 具体的には、ある彗星iを時間jに観測する時、j以外の時間には、必ずj の時よりも条件が悪くなるか、もしくは他の彗星を観測することになっているも のとします。 jよりも条件が良く、他の彗星を観測しないような時間kが存在する時には、 彗星iを時間kに観測するように修正します。 これを、すべての彗星について考慮します。

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Tue Apr 15 03:02:01 JST 1997