| 研究課題/領域番号 |
25870770
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 日本工業大学 (2014)
東京理科大学 (2013) |
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研究代表者 |
松浦 隆文 日本工業大学, 工学部, 助教 (70579771)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2013年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 組合せ最適化問題 / 発見的解法 / カオスニューラルネットワーク / ソフトコンピューティング / メタ戦略 / ヒューリスティック解法 |
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| 研究成果の概要 |
NP困難な組合せ最適化問題の凖最適解を求めるために，カオスサーチ法が提案されている．カオスサーチ法はカオスニューロンモデルを用いてニューラルネットワークを構築し，ニューロンの有する不応性効果が効果的な探索を実現している．しかし，不応性効果の最適なパラメータ値を見つけることは非常に困難であり，経験的，様々なパラメータ値での試行実験を繰り返しながらパラメータ値を決定している．最適なパラメータ値を設定する方法を開発するために，パラメータ値と探索性能の関係，パラメータ値の変化にともなうカオスニューロンモデルのダイナミックに関する解析を数値実験により行った．
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