カオスニューラルネットワークの組み合わせ最適化能力の解析
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概要
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組み合わせ最適化問題の一解法として, カオスを用いることが有効である. 我々は, 既に, 従来法の一つであるタブサーチをカオスサーチに拡張することで, 非常に高い解法能力を実現できることを示した. 本研究では, タブサーチ法とカオスサーチ法の探索ダイナミクスの違いを定量的に調べる. まず, タブ及び不応性による発火の抑制が時間的にどのような影響を与えるかを調べる. 次に, 現在と未来の状態間の相互情報量を算出し, 過去の探索履歴の伝播を評価した. これらの結果を基に, カオスダイナミクスを用いた解法が, 従来のタブサーチと異なる発火の抑制をすることが可能であり, 優れた解法能力を有することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-02-09
著者
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