著者

中野 秀洋

出版者

日本神経回路学会

雑誌

日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)

巻号頁・発行日

vol.21, no.2, pp.70-78, 2014-06-05 (Released:2014-07-31)

参考文献数

18

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ニューラルネットワークは個々の動作が単純であり,高い並列性を有する演算が可能であるため,大規模な組合せ最適化問題を効率的に解くことができる.一方,進化的計算の研究分野では,実数値の設計変数を最適化するための優れた手法が数多く提案されている.本稿では,第一段階でニューラルネットワークを用いた組合せ最適化によって設計変数の削減を行い,第二段階で進化的計算を用いた実数値の設計変数の最適化を行うことで,大規模最適化問題を効率的に解くアプローチを紹介する.本アプローチは,様々な工学システムの最適化に対して適用できると考えられる.筆者らの最近の研究対象である無線センサネットワークにおける問題を例題として取り上げ,本アプローチの有効性と今後の発展性について議論する.

著者

佐藤 瞭平 中野 秀洋 宮内 新

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.114, no.414, pp.7-12, 2015-01-26

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本稿では,無線センサネットワークにおける効率的なフラッディング手法について考える.我々が過去に提案しているカオスニューラルネットワークを用いた手法を基として,個々の無線センサノードのバッテリー残量を考慮した手法の改良を行う.数値実験を行い,提案手法の有効性を確認する.

著者

渡辺 恭成 中野 秀洋 宮内 新

出版者

FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会

雑誌

情報科学技術フォーラム講演論文集

巻号頁・発行日

vol.11, no.1, pp.141-142, 2012-09-04