強化学習によるカオス制御におけるプロトタイプ数および摂動の影響
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概要
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強化学習によるカオスの制御は1999年にGadaletaらによって既に提案されている。この方法はロジスティック写像やエノン写像などのカオスシステムだけではなく、小規模カオスニューラルネットワークに適用できることは以前報告した。しかし、この方法は高い周期解への制御する場合や素子数の多いカオスニューラルネットワークへ制御する場合などは、制御の実行が非常に困難である。そこで本報告では、プロトタイプ数を減らし、摂動の種類やタイミングの方法を検討して、より一般的なカオスニューラルネットワークへ適用しやすいように改善する方法を報告する.これらの改善法は、素子数の多いカオスニューラルネットワークへの適用や高い周期解への制御を実現できる可能性があることを示唆する結果が得られた。
- 2002-06-18
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