二次割当問題のための同期更新指数減衰カオスタブーサーチに用いるニューロン選択法の性能評価
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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,二次割当問題の解法において優れた性能を示している.しかし,従来の非同期更新アルゴリズムは,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ため,同時に全てのニューロンを更新する同期更新アルゴリズムが提案された.これに伴い,複数同時に発火するニューロンから一つの2-opt交換候補を決定するためのニューロン選択法も提案された.本稿では,2つのニューロン選択法について,ノイズを考慮したシミュレーション実験によりそれらの性能を比較する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-11-04
著者
-
堀尾 喜彦
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
-
河村 鉄夫
東京電機大学大学院工学研究科
-
堀尾 喜彦
Department Of Electronic Engineering Tokyo Denki University
-
河村 鉄夫
東京電機大学 大学院 工学研究科
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