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)
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概要
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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
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