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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-01 09:55 カオスニューロダイナミクスを用いた多目的最適化問題解法の解法切替機構に関する考察 ○橘 俊宏・鈴木透弥・井上拓哉（湘南工科大）・安達雅春（東京電機大）  CAS2022-97 CS2022-74 |
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| 抄録 | （和） | 筆者らは，これまでにカオスニューラルネットワークを用いた非対称巡回セールスマン問題の解法や多目的最適化問題の解法を複数提案してきた．これまでの研究と実験から，カオスニューラルネットワークによる地点交換法の切替は，乱数による決定方法，カオスニューラルネットワークによる切替の使用履歴を取得して同様の切替を再現する方法，Sato-Nagumoモデルによる決定方法などと比較してgapやGDの比較で統計学的に有意な差が明らかになっている．また非対称巡回セールスマン問題においてはカオスニューラルネットワークによる地点交換法の切替履歴より作成した隠れマルコフモデルにより，特定の問題ではカオスニューラルネットワークと同等の性能となることが明らかとなっている．本稿では，多目的最適化問題に対してカオスニューラルネットワークによる手法の切替履歴を取得して，そこから隠れマルコフモデルを構築することにより，非対称巡回セールスマン問題の事例と同じように再現が可能であるのかを試す．その結果，非対称巡回セールスマン問題と同様の傾向が現れる部分と異なる傾向が現れる部分があったので本稿で紹介する． |
| （英） | We have proposed several methods for solving asymmetric traveling salesman problems and multi-objective optimization problems using chaotic neural networks. From previous researches and experiments, it is clear that the switching of the exchange method by using the chaotic neural network is statistically significantly different from the decision method by random numbers, the method to reproduce the same switching by obtaining the usage history of switching by the chaotic neural network, and the decision method by the Sato-Nagumo model in comparison with gap and GD. In the asymmetric traveling salesman problem, a hidden Markov model created based on the switching history of the exchange method using chaotic neural networks has been shown to perform as well as chaotic neural networks in certain problems. In this paper, we test whether it is possible to reproduce the asymmetric traveling salesman problem by obtaining the switching history of chaotic neural network methods for multi-objective optimization problems and constructing a hidden Markov model from it, as in the case of the asymmetric traveling salesman problem. As a result, we found that there were parts where the same tendency as in the asymmetric traveling salesman problem appeared, and parts where a different tendency appeared. | |
| キーワード | （和） | カオスニューラルネットワーク / 多目的最適化問題 / 隠れマルコフモデル / / / / / |
| （英） | Chaotic neural network / Multi-objective problem / Hidden Markov model / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 396, CAS2022-97, pp. 6-11, 2023年3月. | |
| 資料番号 | CAS2022-97 | |
| 発行日 | 2023-02-22 (CAS, CS) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | CAS2022-97 CS2022-74 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS CS |
| 開催期間 | 2023-03-01 - 2023-03-02 |
| 開催地（和） | 北九州国際会議場 |
| 開催地（英） | Kitakyushu International Conference Center |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理回路，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CAS |
| 会議コード | 2023-03-CAS-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カオスニューロダイナミクスを用いた多目的最適化問題解法の解法切替機構に関する考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Switching Methods Using Chaotic Neurodynamics for Solving Multi-Objective Optimization Problem |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオスニューラルネットワーク / Chaotic neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 多目的最適化問題 / Multi-objective problem |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov model |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橘 俊宏 / Toshihiro Tachibana / タチバナ トシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 透弥 / Touya Suzuki / スズキ トウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 拓哉 / Takuya Inoue / イノウエ タクヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 雅春 / Masaharu Adachi / アダチ マサハル |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-01 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CAS |
| 資料番号 | CAS2022-97, CS2022-74 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.396(CAS), no.397(CS) |
| ページ範囲 | pp.6-11 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-22 (CAS, CS) |
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