| 講演名 | 2011-01-24 負の自己相関を持つカオスダイナミクスを用いた組合せ最適化手法の有効性(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル) 長谷川 幹雄, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 組合せ最適化問題の非同期な探索解法に対して、理想的な時空間ダイナミクスを持たせるカオス的最適化手法を提案する。非同期な高次元探索アルゴリズムの各次元のダイナミクスに負の自己相関を持たせることで、次元間の相互相関を最小化させ、それによってローカルミニマムからの脱出を理想的に分散させる探索を実現する。負の自己相関を持つ時系列を用いることで、非同期な時系列間の相互相関を最小化させることが出来ることは、カオスCDMAにおける従来研究において理論的に示されている。また、非同期な探索解法の性能向上のためには、カオスノイズの負の自己相関であることを、これまでの我々の研究において示してきた。本稿では、そのような理想的な時空間ダイナミクスを実現するために、非同期な探索解法に負の自己相関を持たせるルべーグスペクトラムフィルタを導入する手法を提案する。提案手法を、ホップフィールドニューラルネットワークを用いた組合せ最適化問題の解法、および、2-opt法に適用し、それらのアルゴリズムの性能を向上できることを確認する。巡回セールスマン問題においては、1000都市以上の大きな問題に対しても、提案アプローチが有効であることを示す。 |
| 抄録(英) | This paper proposes a combinatorial optimization method, which utilizes ideal asynchronous spatiotemporal chaotic dynamics for solution search in a high dimensional solution space. Such chaotic dynamics is generated by the Lebesgue spectrum filter, which has been applied to the chaotic CDMA in previous researches to minimize the cross-correlation among the sequences. In the proposed method, such a filter is applied to the output functions of optimization neural networks to realize an ideal chaotic search, which generates ideally complicated searching dynamics. The proposed scheme is applied to two combinatorial optimization approaches, the Hopfield-Tank neural network with additive noise and a simple heuristic 2-opt algorithm, which solve the Traveling Salesman Problems and the Quadratic Assignment Problems. The simulation results show that the proposed approach using the ideal chaotic dynamics simply improves the performance of the chaotic algorithms without searching appropriate parameter values even for large-scale problems. |
| キーワード(和) | 組合せ最適化 / カオス / ニューラルネットワーク / 非線形ダイナミクス / ルべーグスペクトラムフィルタ |
| キーワード(英) | Combinatorial Optimization / Chaos / Neural Networks / Nonlinear Dynamics / Rebesgue Spectrum Filter |
| 資料番号 | NLP2010-134,NC2010-98 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2011/1/17(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） | 負の自己相関を持つカオスダイナミクスを用いた組合せ最適化手法の有効性(一般及び雑音を有効利用する神経系やそのモデル) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effectiveness of Combinatorial Optimization Algorithms using Chaotic Dynamics which has Negative Autocorrelation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 組合せ最適化 / Combinatorial Optimization |
| キーワード(2)（和/英） | カオス / Chaos |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(4)（和/英） | 非線形ダイナミクス / Nonlinear Dynamics |
| キーワード(5)（和/英） | ルべーグスペクトラムフィルタ / Rebesgue Spectrum Filter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 長谷川 幹雄 / Mikio HASEGAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学工学部第一部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Tokyo University of Science |
| 発表年月日 | 2011-01-24 |
| 資料番号 | NLP2010-134,NC2010-98 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 387 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |