抄録
グラフは電子回路の素子間の繋がりや電車の路線図等を記述するモデルとして用いられる重要なデータ構造である．グラフを２次元平面に写像して，ノード間の関係を可視化することができれば，その応用はさらに広くなると考えられる．本研究では，入力データ集合がデータとデータ間のリンクからなるグラフで表現された自己組織化マップ（SOM）の学習アルゴリズムを提案する．提案するアルゴリズムでは，グラフ内で定義される最短距離に沿って参照ベクトルが更新される．本稿では，提案アルゴリズムを障害物がある環境下での巡回セールスマン問題に適用し，アルゴリズムの検証を行う．
