二次割り当て問題のための同期更新指数減衰カオスタブーサーチの改良
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概要
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カオスニューロンモデルを用いたニューラルネットワークにタブーサーチを実装する方法が提案されており,二次割り当て問題(QAP)の解法において優れた性能を示している.我々は,これを基にサイズ10のQAPに対応した専用ハードウェアシステムを製作し,実験により高い解法能力を有していることを確認した.しかし,従来のアルゴリズムは非同期更新であるため,ハードウェアシステムの利点である並列処理を十分に活かすことができない.そこで本稿では,同時に全てのニューロンを更新する完全同期更新アルゴリズムを提案し,さらに,この同期更新アルゴリズムに適するようカオスニューロンモデルを改良する.また,同期更新アルゴリズムで用いる2-opt交換対象の決定法を改良し,さらなる解法能力の向上を目指す.シミュレーション実験より,提案手法が高速かつ,効率的な解法能力を有していることを示す.
- 2008-03-21
著者
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所
-
長谷川 幹雄
東京理科大学
-
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
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
-
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
-
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
-
横田 直人
東京電機大学大学院工学研究科
-
合原 一幸
ERATO合原複雑数理モデルプロジェクト科学技術振興事業団
-
長谷川 幹雄
東京理科大学工学部
-
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
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