二次割当問題のための同期更新指数減衰カオスタブーサーチのニューロン選択法の相互情報量による解析
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概要
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The tabu search was implemented on a neural network with chaotic neuro-dynamics. This chaotic exponential tabu search shows great performance in solving quadratic assignment problems (QAPs). To exploit inherent parallel processing abilities of analog hardware systems, a synchronous updating scheme, where all the neurons in the network are updated at the same time, was proposed. However, several neurons may fire simultaneously with the synchronous updating. As a result, we cannot determine only one candidate for the 2-opt exchange from the many fired neurons. To solve this problem, several neuron selection methods, which select one specific neuron among the fired neurons, were proposed. These neuron selection methods improved the performance of the synchronous updating scheme. In this paper, we analyze the dynamics of the chaotic neural network with the neuron selection methods by means of the spatial and temporal mutual information. Through the analyses, the network solution search dynamics of the exponential chaotic tabu search with different neuron selection methods are evaluated.
- 2011-03-01
著者
-
長谷川 幹雄
情報通信研究機構無線通信部門
-
長谷川 幹雄
東京理科大学
-
堀尾 喜彦
東京電機大学 大学院 工学研究科
-
長谷川 幹雄
東京理科大学工学部
-
長谷川 幹雄
東京理科大学工学部電気工学科
-
長谷川 幹雄
東京理大 工
-
長谷川 幹雄
独立行政法人 情報通信研究機構 横須賀無線通信研究センター 新世代モバイルプロジェクト
-
堀尾 喜彦
東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
堀尾 喜彦
東京電機大学
-
河村 鉄夫
東京電機大学大学院工学研究科
-
長谷川 幹雄
東京理科大学 工学部 電気工学科
-
河村 鉄夫
東京電機大学 大学院 工学研究科
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