擬似最急降下法におけるカオスを用いた大域的最適化
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概要
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リカレント型ニュ_ラルネットの一つであるHopneld型ニューラルネットの連続時間モデルは, 各決定変数に上下限の制約条件が与えられたときの擬似的な最急降下法として, 2大関数の最小化を行うが, ここでは目的関数を2大関数と限定しない場合の擬似的な最急降下法を扱う. 本研究では, 擬似的な最急降下法を適当なサンプリング時間で離散化すると軌道がカオス的になることを示し, 更にカオスのもつ性質を, 上下限制約付き最適化問題の大域的最適化に応用する手法を提案し, 数値例によってその有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-25
著者
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