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おけるニューロン選択法のハードウェア実装に向けた改良
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概要
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カオスニューラルネットワークにタブーサーチを実装した二次割当問題の解法が提案され,ハードウェアシステムによる実現のため全ニューロンの状態を同期更新するなどの改良が行われている.従来の同期更新アルゴリズムでは,まず同時に全てのニューロンの状態を更新する.次に,発火したニューロンの内部状態値を比較し,内部状態値の大きいニューロンの上位数個を用いて,2-opt交換の対象を一意に決定する.しかし,発火した全てのニューロンの内部状態値のソートを行う必要があるため,特に問題の規模が大きくなると,ソートに掛かる処理時間が増加する.さらに,高速なソートのためにハードウェア規模が増大してしまう.そこで本論文では,内部状態値のソートを用いないニューロン選択手法を提案して同期更新アルゴリズムに適用し,シミュレーションよりその有効性を確認する.
- 2012-04-12
著者
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所
-
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
東京大学大学院工学系研究科
-
堀尾 喜彦
東京電機大学工学部電気電子工学科
-
豊田 皓仁
東京電機大学工学部電気電子工学科
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