講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-04-19 13:50
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 ○豊田皓仁・堀尾喜彦(東京電機大)・合原一幸(東大) NLP2012-3 |
抄録 |
(和) |
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. |
(英) |
To solve quadratic assignment problems (QAPs), a chaotic tabu search, in which a tabu search is driven by chaotic neuro-dynamics, was proposed.
To adopt the chaotic tabu search in a parallel processing hardware system, several modifications, {\it e.g.}, synchronous updating of the neuron states, were introduced.
In such a synchronous updating scheme, all the neuronal states in a chaotic neural network are updated at once.
In the chaotic tabu search, a 2-opt exchange is carried out according to the firing of a single neuron.
By the synchronous update, however, a plural number of neurons may fire,
which prevents to uniquely determine the target of the 2-opt exchange.
To overcome this problem, several ``neuron selection methods'' have been proposed to select one neuron among all the fired neurons.
Neurons are sorted according to the values of their internal states in these neuron selection algorithms.
However, it would be difficult in a hardware system to sense the analog values of internal states of all neurons, and to sort them in a quick manner.
As a result, an advantage of the parallel processing with hardware will be deteriorated.
Therefore, in this paper, a novel neuron selection method which does not rely on the sorting of the neuronal states.
In the proposed method, a fixed number of neurons are randomly selected among those with their internal state values exceeding a certain threshold value.
Numerical simulations confirm the validity of the proposed method by comparing its solving performances for QAPs, such as an arrival rate for the optimal solution, an average error from the optimal, and time evolutions
of solutions, to one of the previously proposed neuron selection method and robust tabu search algorithm. |
キーワード |
(和) |
組合せ最適化問題 / 二次割当問題(QAP) / カオスタブーサーチ / カオスニューラルネットワーク / / / / |
(英) |
combinatorial optimization problem / quadratic assignment problem / chaotic taboo search / chaos neural network / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 6, NLP2012-3, pp. 13-18, 2012年4月. |
資料番号 |
NLP2012-3 |
発行日 |
2012-04-12 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2012-3 |
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