組合せ最適化問題におけるカオスノイズ注入型ニューラルネットワークの探索能力の検討
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概要
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本報告では, 組合せ最適化問題の1つである巡回セールスマン問題(TSP)を取り上げ, Hopfieldニューラルネットワークについて, 各ニューロンにノイズを注入した場合の局所最適解を回避し, 大域的最適解を発見する能力を検討する.カオスおよび統計的性質のノイズを加えた場合については, 多くの報告があるが, ノイズに短時間相関を持たせると性能が上がることが指摘されている.そこで, 本研究ではGilbertモデルを用い, 統計的ノイズに時間的相関, とりわけ短期的な周期性を持たせた.このモデルは間欠性カオスに見られるバースト的な挙動を模擬することもできる.これらのノイズをネットワークに絶え間なく注入し, 同一反復回数で求めた大域的最適解や, 局所最適解の数を調べ, カオスノイズを加えた場合と比較した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-30
著者
-
西尾 芳文
徳島大学工学部
-
上田 哲史
徳島大学工学部
-
河辺 徹
筑波大学システム情報工学研究科
-
河辺 徹
筑波大学電子・情報工学系
-
河辺 徹
筑波大学
-
岡久 英一郎
徳島大学
-
岡久 英一郎
徳島大学工学部
-
上田 哲史
徳島大学情報化推進センター
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