カオスニューロコンピュータハードウェアで二次割り当て問題を解くための解構築法の改良

摘要

ホップフィールド哩カオスニューラルネットワーク（CNN）で二次判り当て問題（QAP）を附く場合，榊こは実行可能解が得られないという問題がある．そこで，各イタレーションにおいて．ネットワークの内部状態により実行可能解を合成する解構築法が考案されている．しかし，この解構築法を我々が提案したカオスニューロコンピュータに実装した場合，ノイズや回路の誤差などにより，特にサイズの大音いQAP問題においては良好な解を得るのは困難である．そこで，解構築法をハ岬ドゥェア実装に適するよう改良する．サイズ12のQAPを用いた実験により，提案手法が有効であることを示す．さらに，回路の非理想特性やノイズが無い理想的な場合でも提案手法が有効であることを，シミュレーション喪験により示す．