講演名 2007-01-18
カオスダイナミクスを用いた組み合わせ最適化技法における探索履歴のサロゲート解析
松浦 隆文, 池口 徹,
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抄録(和) カオスダイナミクスを用いた効果的な組み合わせ最適化技法が提案されている.この技法は,ヒューリスティック解法の実行をカオスダイナミクスが制御することにより過去の探索情報を効率的に記憶する.その結果、カオスダイナミクスを用いた技法は、TSP, QAP等の種々のNP困難なクラスの問題に対して優れた性能を有することが示されている.この技法においては,カオスの有する不応性が,最適解の探索にとても重要な役割を果たしていると考えられる.そこで本報では,非線形時系列解析で用いられるサロゲートデータ法を導入することにより、カオスニューロンの有する不応性の効果を統計的に解析した.その結果,カオスニューンの有する不応性が解探索性能に大きく影響を与えること,特に,不応性の強さと時間減衰定数の大きさの関係が重要であることが明らかとなった.
抄録(英) An algorithm for solving combinatorial optimization problems by a chaotic neurodynamics has already been proposed. Although the algorithm shows good performance numerically, its fundamental characteristics are not clarified yet: why the chaotic search is so effective and what is the most essential characteristics of the chaotic search for combinatorial optimization. In this paper, we analyzed searching characteristics of the searches for solving combinatorial optimization problems by the method of surrogate data, which is frequently used in the nonlinear time series analysis. As the results, we revealed that its high searching ability strongly depends on a statistical property of refractory effects.
キーワード(和) 情報生物学 / モチーフ / カオスニューラルネットワーク / 不応性効果
キーワード(英) Bioinformatics / Motif / Chaotic Neural Network / Refractory Effect
資料番号 NLP2006-132
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2007/1/11(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 ENG
タイトル(和) カオスダイナミクスを用いた組み合わせ最適化技法における探索履歴のサロゲート解析
サブタイトル(和)
タイトル(英) Surrogate Analysis on Searching Characteristics of Chaotic Dynamics for Combinatorial Optimization
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 情報生物学 / Bioinformatics
キーワード(2)(和/英) モチーフ / Motif
キーワード(3)(和/英) カオスニューラルネットワーク / Chaotic Neural Network
キーワード(4)(和/英) 不応性効果 / Refractory Effect
第 1 著者 氏名(和/英) 松浦 隆文 / Takafumi MATSUURA
第 1 著者 所属(和/英) 埼玉大学 大学院 理工学研究科 数理電子情報系専攻
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
第 2 著者 氏名(和/英) 池口 徹 / Tohru IKEGUCHI
第 2 著者 所属(和/英) 埼玉大学 大学院 理工学研究科 研究部 数理電子情報部門
Graduate School of Science and Engineering, Saitama University
発表年月日 2007-01-18
資料番号 NLP2006-132
巻番号(vol) vol.106
号番号(no) 452
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日