研究課題
本申請研究は，群知能を近似無しにディジタル技術で実現することを目的とする．魚や鳥の群れの動きから創発された群知能による最適化手法の実現のためには，群れを構成する個体の多様な振る舞いの実現がカギとなる．粒子群最適化法では，アナログな位置情報がランダムに揺れることで多様性を生み出しており，性能向上のために確率要素の存在が重要であった．申請者は，過去の科研費の成果として人工神経回路をもとにした確率要素を持たない決定論ダイナミクスモデルを開発し，従来よりも高性能な手法を実現した．そこで本申請では，アナログ値を量子化するのでは無い原理的にディジタルな，つまり完全ディジタル化した群知能を実現し専用ハードウェアを作ることを目標としている．平成27年度までは，構築した2つのモデルについて解析を進めた．一方は区分線形な離散時間モデルであり，もう一方は区分定数な離散時間モデルである．両方のモデルについて粒子に相当する回路の結合ネットワークとして群れを記述するための基本ダイナミクスであるニューラルカオス発振器を基にした離散型の準カオス発生系のパラメータと性能の関係を定量的に示し設計指針を与えることに成功している．また，粒子の動きを実現する低次元の回路モデルも構築している．これらに対して今年度は，まず，プログラマブルな回路であるFPAA上に粒子の動きを実現区分線形な離散時間モデルのハードウェアを実装することが出来た．理論的な解析により，回路の挙動と最適化性能の関係を示すことができ，有効なパラメータの設計指針を確立できた．また，ハードウェア化によってリアルタイムな適用を行うことができ，動的問題でも提案手法が有効であることを示すことが出来た．
すべて 2016
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
巻: Vol. E7-N, No. 4 ページ: 557-575
