スパイク発振器ネットワークに基づく群知能回路の開発

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2022年度では、主として以下に関する研究を進めた。(1) 2021年度に提案したスパイク発振器ネットワークのダイナミクスに基づく粒子群最適化手法(OSNNs)の理論解析を行った。OSNNsのスパイク発振器(発振器)は、その探索軌道が良好な解候補から徐々に離れていく振る舞いと、スパイク条件を満たしたときに内部状態を良好な解候補の付近にリセットする振る舞いを有する。これらの振る舞いを切り替えることによって発振器は解空間の探索を行う。本理論解析では、発振器の探索軌道が存在するパラメータ条件を明らかにし、理論解析結果を数値実験により実証している。このパラメータ条件は、発振器の探索が良好な解候補付近から発散しないことを保証することができる。(2) OSNNsの発振器ネットワークにおける発振器同士の同期・非同期的な振る舞いの理論解析に基づいて、解くべき問題の解空間の景観と同期・非同期的な振る舞いを引き起こす代表的なパラメータ条件との関係性の調査を実施した。数値実験の結果より、解くべき問題の解空間の景観に対する有望なパラメータ領域を提案している。このようなパラメータ領域からパラメータを優先的に選択することで解くべき問題に対するOSNNsのパラメータ設定を効率的に行うことができる。しかし、発振器同士の同期・非同期的な振る舞いが探索性能に与える影響までは明らかにできていない。今後は、発振器同士の同期・非同期的な振る舞いが探索性能に与える影響やそのパラメータ条件を明らかにすることと、OSNNsのアルゴリズムに基づいて群知能回路の設計と開発を実施し、その有効性を明らかにしていく。