自己結合を自律制御するカオスニューラルネットワークとその多層チャネル配線問題への応用
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本報告では,負の自己結合を自律的に制御するカオスニューラルネットワーク(カオスNN)を提案し,これを用いた組合せ最適化問題の解法を示している.カオスNNは極小点から脱出する能力を有しているため,組合せ最適化問題の解をHopfieldモデルと比べて比較的高い割合で発見できるが,必ず極小点から脱出できるとは限らない.提案モデルはその改善を試みている.提案モデルはネットワークを構成する各ニューロンが,外界から付加的な情報を与えられることなく自律的にその自己結合の強さを制御し,極小点からの脱出を行うことが可能である.提案法の有効性を確認するために,多層チャネル配線問題に適用し,実験的にその有効性を検証している.実験結果より提案手法は解を得るまでの反復回数は増大するが,解を得る割合は大幅に改善することを確認している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-09-22
著者
関連論文
- 8パズルに対するカオスを用いたヒューリスティック探索法
- FPGAに適したニューラルネットワークと組合せ最適化
- カオスを用いた最小値探索手法の実験的考察
- カオスを用いた最小値探索手法の実験的考察
- グラフ分割問題に対するカオスニューラルネットワークの最適化能力
- シグモイド関数を用いたカオス的最小値探索法
- 負の自己結合を有するPLAニューラルネットワークと組合せ最適化(非線形回路とシステム,及び一般)
- 自己結合を自律制御するカオスニューラルネットワークとその多層チャネル配線問題への応用(非線形回路とシステム,及び一般)
- 負の自己結合を有するPLAニューラルネットワークと組合せ最適化
- 自己結合を自律制御するカオスニューラルネットワークとその多層チャネル配線問題への応用
- カオスニューラルネットワークを用いた多層チャネル配線問題の解法
- A-4-31 CPLDを用いたカオスヒューリスティック探索法のハードウェア化
- A-2-8 2組のカオス的大域最適化手法の並列結合
- グラフ分割問題に対するカオスヒューリスティック探索法