最適化問題用カオスニューラルネットワークの強化学習による制御
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概要
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本報告では,強化学習の一種であるQ学習を用いて、周期状態にある最適化問題を解くためのカオスニューラルネットワークを制御し、最適化問題の解を得る試みについて述べる。具体的には都市数5の巡回セールスマン問題を解くニューロン数25の相互結合型カオスニューラルネットワークにおいて、強化学習により選ばれた制御入力をネットワークのバイアスに加えることにより、最適解を求めることを目標としている。制御の結果、解ではない周期状態にあるニューラルネットワークを問題の解としての条件を満たした非周期的状態へ制御することができた.この強化学習ではエネルギー値の減少と発火数のみによって報酬が与えられるため、この制御で得られた解は最適解ではなかった。この制御において最適解を得るためには強化学習における報酬の基準の見直しが必要である。
- 2003-07-07
著者
-
小谷 誠
東京電機大学大学院工学研究科
-
小谷 誠
東京電機大学
-
安達 雅春
東京電機大学
-
安達 雅春
東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
佐藤 倫久
東京電機大学工学部
-
小谷 誠
東京電機大学大学院 先端科学技術研究科 電気電子システム工学専攻
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