神経回路網による大域的最適化手法に関する研究

基于神经网络的全局优化方法研究

• 批准号: 01J01875
• 负责人: 中口 俊哉
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Sophia University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-01J01875/
• 关键词: 組合せ最適化問題; 人工ニューラルネットワーク; ヒステリシスニューロン

今年度は本研究の主題である組合せ最適化問題への応用及び大規模集積回路の実装に向け,周期解抑制手法の提案,MOS集積回路実装に関する研究を中心に行った.まず,本系の問題点として周期解を呈する可能性が残されていたが,その解決の為に組合せ最適化問題の解法として一般に有名な「タブーサーチアルゴリズム」と融合する手法を提案した.この手法により本系が呈する周期解を効果的に抑制出来ることを確認した.パラメータの評価は対象問題に依存するがこの手法が一般的に適用可能であることも得られた.ここでは実装を考慮し,抑制効果の強い手法とパラメータを限定して実装を容易にした手法の2種類の手法を提案し,比較検討した.次にMOS集積回路実装に関する研究を行った.前年度提案した電流演算型回路をもとに,MOSトランジスタとMOSキャパシタのみを用いてヒステリシス特性回路,積分回路を構成した.実験の結果良好なヒステリシス特性が得られており,数値実験との高精度な一致も確認できた.またアナログ集積化実装したニューロン回路は前年度提案したアナログ・デジタル混在シナプス回路との融合を考え設計した.ニューロン回路はアナログMOSで実装し,シナプス回路はFPGAデバイスにて実装する事により,大規模集積化と再配置可能なユニバーサル性を兼ねた様々な問題に適用できる組合せ最適化問題専用計算デバイスの実装を可能にする.本研究では大規模回路の実現は時間的問題により達成できなかったがその可能性を十分示唆する実験結果が得られた.今年度はこれら研究成果をドイツ・フランクフルトで開催されたセルラーニューラルネットワークに関する国際会議CNNA2002とシンガポールで開催されたニューラルネットワークに関する国際会議ICONIP2002に参加し発表を行った.

This year's theme of this study is the application of combinatorial optimization problems and the implementation of large-scale integrated circuits, the proposal of periodic solution suppression methods, and the research on MOS integrated circuits. In general, the solution of combinatorial optimization problems is called "solution of periodic solutions" and "fusion". This method is very effective. The method of evaluation is generally applicable to the problem. This is the first time that we have discussed the issue of how to control the effects of the two types of techniques. The research of MOS integrated loop is carried out. The previous year's proposal was that the MOS circuit should be used to calculate the current. The results are good, the characteristics are good, the numerical values are high, and the accuracy is consistent. The design of the integrated circuit is based on the previous year's proposal. For example, if a large number of circuits are integrated and reconfigured, it is possible to solve the optimization problem by combining the optimization problem with the implementation of the FPGA configuration. This study shows the possibility of large scale loop realization and time. This year's research results will be presented at the International Conference CNNA2002 and the International Conference ICONIP2002.

项目成果

Toshiya Nakaguchi: "Hysteresis Cellular Neural Networks for Solving Combinatorial Optimization Problems"Proceedings of CNNA 2002. 539-546 (2002)

Toshiya Nakaguchi：“用于解决组合优化问题的磁滞细胞神经网络”CNNA 会议记录 2002. 539-546 (2002)

Toshiya Nakaguchi: "A Comparison of Tabu Algorithms for Hysteresis Neural Networks"Proceedings of ICONIP 2002. TuePmRm2Ss1-TuePmRm2Ss2 (2002)

Toshiya Nakaguchi：“滞后神经网络禁忌算法的比较”ICONIP 2002 论文集。TuePmRm2Ss1-TuePmRm2Ss2 (2002)