カオスニューロコンピュータハードウェアで二次割り当て問題を解くための解構築法の改良
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概要
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ホップフィールド型カオスニューラルネットワーク(CNN)で二次割り当て問題(QAP)を解く場合,常には実行可能解が得られないという問題がある.そこで,各イタレーションにおいて,ネットワークの内部状態により実行可能解を合成する解構築法が考案されている.しかし,この解構築法を我々が提案したカオスニューロコンピュータに実装した場合,ノイズや回路の誤差などにより,特にサイズの大きいQAP問題においては良好な解を得るのは困難である.そこで,解構築法をハードウェア実装に適するよう改良する.サイズ12のQAPを用いた実験により,提案手法が有効であることを示す.さらに,回路の非理想特性やノイズが無い理想的な場合でも提案手法が有効であることを,シミュレーション実験により示す.
- 2006-12-06
著者
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所
-
合原 一幸
Jst Erato合原複雑数理モデルプロジェクト:東京大学生産技術研究所
-
横田 直人
東京電機大学 大学院 工学研究科
-
堀尾 喜彦
東京電機大学 大学院 工学研究科
-
合原 一幸
東京大学 生産技術研究所
-
横田 直人
東京電機大学大学院工学研究科
-
堀尾 喜彦
東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
堀尾 喜彦
東京電機大学
-
合原 一幸
東京大学工学部計数工学科:科学技術振興事業団
-
合原 一幸
東京大学大学院工学系研究科
-
合原 一幸
東京大学 Crest
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