講演名 2006-11-13
フェーザ型複素ニューラルネットワークの連続力学系モデルによるトーラス上のN-クイーン問題の求解
宮本 邦廣, 中島 弘之,
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抄録(和) ニューロンが複素平面の単位円上に状態を持つ「フェーザ型複素ニューラルネットワーク」を用いた「トーラス上のN-クイーン問題」の解法を検討した。まず、チェスボード上のクイーンの配置をN個のニューロンの状態で表現し、これに基づいて定義したエネルギー関数を最小化する状態更新則を連続力学系として定式化した。この定式化の妥当性を確認するため、解の安定性と解空間の幾何学的構造についての解析を行なった。その結果を数値実験に基づき検討し、Nの値が5と7のときに求解が可能であることを確認した。
抄録(英) A method of solving the N-queens problem on the Torus based on a complex-valued neural network of phasor type, which has its state variables on the unit circle in the complex plane, is considered. First, the positions of queens on the chessboard are represented by the states of N neurons, and a rule of updating the states are defined as a continuous dynamical system that minimizes an energy function of the states of neurons. To confirm the validity of this method, the stability of the solutions and the geometrical structure of the solution space are analyzed. The result of the analysis is investigated by numerical experiments, and it is found that the problem is solved well when N is 5 and 7.
キーワード(和) 複素ニューラルネットワーク / 最適化問題 / トーラス / N-クイーン問題 / 力学系
キーワード(英) Complex-Valued Neural Network / Optimization Problem / Torus / N-Queens Problem / Dynamical System
資料番号 NLP2006-76
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2006/11/6(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) フェーザ型複素ニューラルネットワークの連続力学系モデルによるトーラス上のN-クイーン問題の求解
サブタイトル(和)
タイトル(英) Solving the N-Queens Problem on the Torus Using a Cotinuous-Dynamical-System Model of a Complex-Valued Neural Network of Phasor Type
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 複素ニューラルネットワーク / Complex-Valued Neural Network
キーワード(2)(和/英) 最適化問題 / Optimization Problem
キーワード(3)(和/英) トーラス / Torus
キーワード(4)(和/英) N-クイーン問題 / N-Queens Problem
キーワード(5)(和/英) 力学系 / Dynamical System
第 1 著者 氏名(和/英) 宮本 邦廣 / Kunihiro MIYAMOTO
第 1 著者 所属(和/英) 近畿大学工学部
School of Engineering, Kinki University
第 2 著者 氏名(和/英) 中島 弘之 / Hiroyuki NAKAJIMA
第 2 著者 所属(和/英) 近畿大学工学部
School of Engineering, Kinki University
発表年月日 2006-11-13
資料番号 NLP2006-76
巻番号(vol) vol.106
号番号(no) 344
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日