カオスダイナミクスを用いた二次割り当て問題の一解法とリアプノフ次元を用いたダイナミクスの定量化
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概要
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本論文では, カオスニューラルネットワークモデル(Chaotic Neural Network, 以下, CNN)を用いた二次割り当て問題(Quadratic Assignment Problem, 以下, QAP)の解法について, その能力とダイナミクスに関してリアプノフ次元を用いた定量化を行う.まず初めに, CNNのパラメータを, 対象とするQAPに応じて適切に設定することで優れた解法能力を有することを数値シミュレーションにより示した.次に, CNNのダイナミクスの特徴を定量的に評価する為に, カオス力学系の特徴の一つである軌道不安定性を定量化する尺度であるリアプノフスペクトラム及びリアプノフ次元を計算した.その結果, リアプノフ次元が比較的小さい値を示すときに解法能力が高くなることが示された.
- 2001-11-22
著者
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科研究部数理電子情報部門
-
合原 一幸
東京大学大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
-
長谷川 幹雄
独立行政法人 情報通信研究機構
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所:erato合原複雑数理モデルプロジェクト
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所:独立行政法人科学技術振興機構erato 合原複雑数理モデルプロジェクト
-
佐藤 慶一
埼玉大学
-
佐藤 慶一
埼玉大学大学院理工学研究科
-
長谷川 幹雄
東京理科大学工学部
-
合原 一幸
東京大学大学院工学系研究科
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科:埼玉大学総合研究機構脳科学融合研究センター
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科
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