| 研究課題/領域番号 |
19K12163
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| 研究機関 | 湘南工科大学 |
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研究代表者 |
佐々木 智志 湘南工科大学, 情報学部, 准教授 (00811415)
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| 研究分担者 |
中野 秀洋 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (10386360)
神野 健哉 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (50286762)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 粒子群最適化 / 非線形最適化 / スパイク発振器 / 決定論的手法 / 群知能回路 / スパイキングニューラルネットワーク / 粒子群最適化法 |
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| 研究実績の概要 |
2023年度では、主として以下に関する研究を進めた。
(1) 提案したスパイク発振器ネットワークの振る舞いに基づく粒子群最適化手法(Optimizer based on Spiking Neural-oscillator Networks; OSNNs)における代表的なリング型のネットワーク構造であるRing 1-way networkに注目して理論解析を行った。理論解析では、Ring 1-way networkがスパイク発振器のアトラクタに与える影響を調査し、スパイク発振器ネットワークが同期的な現象を呈する場合においても結合関係にあるスパイク発振器のアトラクタが探索過程で相似とならない場合があることを明らかにしている。この現象は、探索性能に良い影響を与えることも数値実験により実証している。
(2) OSNNsの演算のための専用回路の設計と開発を行っている。OSNNsを構成する粒子は複数のスパイク発振器から構成される。各スパイク発振器はRing 1-way network構造で結合されているが、各々の内部状態の更新は独立して行われる。このため、OSNNsは、スパイク発振器ごとに演算処理ができるため、並列演算処理に適している。提案したOSNNs演算回路では、スパイク発振器単体を回路化し、粒子数×次元数個のスパイク発振器をRing 1-way networkで結合したスパイク発振器ネットワーク回路として実装を行っている。スパイク発振器回路単体の動作は、ソフトウェア実装によるシミュレーション結果と同等であり、内部状態の更新1回に41クロックで行える。スパイク発振器ネットワーク回路に粒子群の初期化回路、目的関数の評価回路、Pbest及びGbestの更新回路を追加したOSNNs演算回路を用いて2次元のベンチマーク問題を対象に最適化を行い、回路の動作が正常であることを確認している。
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