CAのカオス性雑音を用いたDT-CNNによる大域的最適化手法
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概要
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Discrete Time Cellular Neural Network(DT-CNN)を用いた大域的最適化を行った.これを実現するためにCAのカオスにより生成した雑音(CA雑音をDT-CNNに加え,アニーリングを行った.実験によれば,CA雑音はある条件下では性能向上が見られた.そこで,この条件がどのようにして起こるのかを考察した.入力レべルにより,Aテンプレートによる規則的なパタンを作り出すか,規則性が崩れランダムになるかのどちらかの傾向が存在する.性能向上は規則性の強い場合に見られた.また,種々の実験を行い,アニーリング特性について詳細を調べた.
- 2010-12-06
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