確率的ネットワークにおける最短経路問題への分散学習オートマタアプローチ
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概要
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本論文では,アーク長が確率的に変化するネットワークの最短経路問題に対し,複数のβ-タイプ学習オートマトンを用いた分散学習オートマタアプローチを提案する.この分散学習オートマタは終点を除く各ノードに一つずつ学習オートマトンが対応づけられ,それらのオートマトンは同期的あるいは逐次的に動作する.しかも,個々のオートマトンはアークにより接続される周辺のオートマトンから得られる局部的情報のみを用いて動作し,全体として平均値の意味で最短経路を学習的に見出すという目的を達成する.従って,この分散学習オートマタは分散協調型のシステムを構成する.結果として,単一の学習オートマトンのアプローチを用いた場合と分散学習オートマタアプローチを用いた場合の学習性能の比較を数値シミュレーションにより行い,提案した同期および逐次方式の分散学習オートマタの有効性を示す.更に,同期方式の分散学習オートマタについては条件最適性の略証を与える.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-25
著者
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