研究者詳細 - 舩曵　信生

MISC - 舩曵　信生

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田島滋人, 船曵信生, 東野輝夫

電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション 99 ( 724 ) 65 - 72 2000年3月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

無線通信網では全局間が直接交信可能ではないため, 経路上の局を順次経由することにより, 転送元から転送先へのパケット転送が行なわれる.そのため, 複数の転送要求が与えられたとき, 総転送時間を最小化する通信経路の割当, および各局での転送タイミング(リンク)のスケジューリングが必要となる.本論文では, 後者のリンクスケジューリング問題に対する二段階近似解法の提案を行う.本問題は, 順序制約を有するSAS問題と有さないNAS問題で構成されており, いずれもNP困難であることが知られている.提案解法の第1段階では, Greedy法を用いて初期解を生成する.第2段階では, 制約未充足のリンクの強制割当の繰り返しにより解を探索する.NASおよびSASの双方における500局通信網までの例題に対するシミュレーションにより, 本提案解法の有効性を示す.

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A three-stage heuristic combined neural-network algorithm for channel assignment in cellular mobile systems

N Funabiki, N Okutani, S Nishikawa

IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY 49 ( 2 ) 397 - 403 2000年3月

記述言語：英語出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC

A three-stage algorithm of combining sequential heuristic methods into a parallel neural network is presented for the channel assignment problem in cellular mobile communication systems in this paper. The goal of this NP-complete problem is to find a channel assignment to requested calls with the minimum number of channels subject to interference constraints between channels. The three-stage algorithm consists of: 1) the regular interval assignment stage; 2) the greedy assignment stage; and 3) the neural-network assignment stage. In the first stage, the calls in a cell determining the lower bound on the total number of channels are assigned channels at regular intervals. In the second stage, the calls in a cell with the largest degree and its adjacent cells are assigned channels by a greedy heuristic method. In the third stage, the calls in the remaining cells are assigned channels by a binary neural network, The performance is verified through solving well-known benchmark problems, Especially for Sivarajan's benchmark problems, our three-stage algorithm first achieves the lower bound solutions in all of the 13 instances, while the computation time is comparable with existing algorithms.

DOI： 10.1109/25.832970

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無線通信網における信頼度制約通信経路割当問題に対するニューラルネットワーク併用二段階解法の提案

馬場孝之, 船曵信生, 田島滋人

電子情報通信学会論文誌A 2000年

A three-stage heuristic combined neural network algorithm for channel assignment in cellular radio systems

*Nobuo Funabiki, Noriko Okutani, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Vehicular Technology 49 ( 2 ) 397 - 403 2000年

A three-stage heuristic combined neural-network algorithm for channel assignment in cellular mobile systems

Nobuo Funabiki, Noriko Okutani, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Vehicular Technology 49 ( 2 ) 397 - 403 2000年

記述言語：英語

A three-stage algorithm of combining sequential heuristic methods into a parallel neural network is presented for the channel assignment problem in cellular mobile communication systems in this paper. The goal of this NP-complete problem is to find a channel assignment to requested calls with the minimum number of channels subject to interference constraints between channels. The three-stage algorithm consists of: 1) the regular interval assignment stage
2) the greedy assignment stage
and 3) the neural-network assignment stage. In the first stage the calls in a cell determining the lower bound on the total number of channels are assigned channels at regular intervals. In the second stage the calls in a cell with the largest degree and its adjacent cells are assigned channels by a greedy heuristic method. In the third stage the calls in the remaining cells are assigned channels by a binary neural network. The performance is verified through solving well-known benchmark problems. Especially for Sivarajan's benchmark problems our three-stage algorithm first achieves the lower bound solutions in all of the 13 instances while the computation time is comparable with existing algorithms. © 2000 IEEE.

DOI： 10.1109/25.832970

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A greedy digital neural-network algorithm for subgraph isomorphism problems

Nobuo Funabiki, Teruo Higashino

Proc. of World Multiconference on Systemics, Cybernetics, and Informatics 2000年

A greedyneural combined discrete optimization algorithm for triangle and Kn-subgraph partition problem

OHTSUKA H.

Proc. World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2000) 12 557 - 562 2000年

A proposal of a neuron filter algorithm with a thinning-out method for total coloring problems

Yoichi Takenaka, Nobuo Funabiki

Proc. of World Multiconference on Systemics, Cybernetics, and Informatics 2000年

遺伝的プログラミングを用いた関数合成アルゴリズムの改良法の提案

関岡哲也, 船曵信生, 東野輝夫

電子情報通信学会論文誌D1 2000年

静的マルチキャストルーティング問題に対する２段階解法の提案

藤井雅和, 船曵信生, 東野輝夫

第13回回路とシステム(軽井沢)ワークショップ講演集 2000年

A two-stage discrete optimization method for largest common subgraph problems

*Nobuo Funabiki, Junji Kitamichi

IEICE Transactions on Information and Systems E82D ( 8 ) 1145 - 1153 1999年8月

A gradual neural network approach for FPGA segmented channel routing problems

N Funabiki, M Yoda, J Kitamichi, S Nishikawa

IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS 29 ( 4 ) 481 - 489 1999年8月

記述言語：英語出版者・発行元：IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC

A novel neural network approach called gradual neural network (GNN) is presented for segmented channel routing in field programmable gate arrays (FPGA's). FPGA's contain predefined segmented channels for net routing, where adjacent segments in a track can be interconnected through programmable switches for longer segments. The goal of the FPGA segmented channel routing problem, known to be NP-complete, is to find a conflict-free net routing with the minimum routing cost. The GNN for the N-net-M-track problem consists of a neural network of N x M binary neurons and a gradual expansion scheme. The neural network satisfies the constraints of the problem, while the gradual expansion scheme seeks the cost minimization by gradually increasing activated neurons. The energy function and the motion equation are newly defined with heuristic methods, The performance is verified through solving 30 instances, where GNN finds better solutions than existing algorithms within a constant number of iteration steps.

DOI： 10.1109/3477.775264

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A gradual neural network approach for FPGA segmented channel routing problems

Nobuo Funabiki, Makiko Yoda, Junji Kitamichi, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics 29 ( 4 ) 481 - 489 1999年8月

記述言語：英語

A novel neural network approach called gradual neural network (GNN) is presented for segmented channel routing in field programmable gate arrays (FPGA's). FPGA's contain predefined segmented channels for net routing, where adjacent segments in a track can be interconnected through programmable switches for longer segments. The goal of the FPGA segmented channel routing problem, known to be NP-complete, is to find a conflict-free net routing with the minimum routing cost. The GNN for the N-net-M-track problem consists of a neural network of N x M binary neurons and a gradual expansion scheme. The neural network satisfies the constraints of the problem, while the gradual expansion scheme seeks the cost minimization by gradually increasing activated neurons. The energy function and the motion equation are newly defined with heuristic methods. The performance is verified through solving 30 instances, where GNN finds better solutions than existing algorithms within a constant number of iteration steps. © 1999 IEEE.

DOI： 10.1109/3477.775264

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A gradual neural network approach for FPGA segmented channel routing problems

*Nobuo Funabiki, Makiko Yoda, Junji Kitamichi, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics 29 ( 4 ) 481 - 489 1999年8月

A gradual neural network algorithm for broadcast scheduling problems in packet radio networks

N Funaibiki, J Kitamichi

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E82A ( 5 ) 815 - 824 1999年5月

記述言語：英語出版者・発行元：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG

A novel combinatorial optimization algorithm called "Gradual neural network (GNN)" is presented for NP-complete broadcast scheduling problems in packet radio (PR) networks. A PR network provides data communications services to a set of geographically distributed nodes through a common radio channel. A time division multiple access (TDMA) protocol is adopted for conflict-free communications, where packets are transmitted in repetition of fixed-length time-slots called a TDMA cycle. Given a PR network, the goal of GNN is to find a TDMA cycle with the minimum delay time for each node to broadcast packets. GNN for the N-node-M-slot TDMA cycle problem consists of a neural network with N x M binary neurons and a gradual expansion scheme. The neural network not only satisfies the constraints but also maximizes transmissions by two energy functions, whereas the gradual expansion scheme minimizes the cycle length by gradually expanding the size of the neural network. The performance is evaluated through extensive simulations in benchmark instances and in geometric graph instances with up to 1000 vertices, where GNN always finds better TDMA cycles than existing algorithms. The result in this paper supports the credibility of our GNN algorithm for a class of combinatorial optimization problems.

"A gradual neural network approach for broadcast scheduling in packet radio networks"

*Nobuo Funabiki, Junji Kitamichi

IEICE Transactions on Fundamentals E-82-A ( 5 ) 815 - 824 1999年5月

遺伝的プログラミングを用いた関数合成アルゴリズムの一改良法の提案

関岡哲也, 船曵信生

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 98 ( 663 ) 9 - 16 1999年3月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

関数合成とは, 与えられた入力と出力の組からその入出力関係を表す関数を予測することであり, 特性未知のシステムを制御する際に重要である. 通常, システムは非線形な性質を有しているため, 関数合成で扱う変数, 定数, 制約等による組合せ爆発が起こり, その学習が困難である. 関数合成手法の1つとして遺伝的プログラミングが提案されている. これは関数を木構造で表す関数木に遺伝操作を適用し, 入出力関係を充足する関数木を探索する手法である. 本論文では, 従来の遺伝的プログラミングによる関数合成法の問題点を指摘し, 3種類の改良法を提案する. すなわち, 探索の際に関数が複雑になり過ぎるのを防ぐための関数木の成長の抑制, 早期収束を目指した局所探索法の採用, および, 対象とする問題の特性の利用である. これらの改良法により, 従来の遺伝的プログラミングによる関数合成法よりも短期間で単純な構造の関数が得られることを, twospirals問題, 太陽の黒点数の予測問題に対するシミュレーションにより示す.

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無線通信網における信頼性を考慮した通信経路割当問題に対するニューラルネットワーク解法の提案

馬場孝之, 船曵信生

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 98 ( 583 ) 17 - 24 1999年2月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

無線通信網は多数の局が広範囲に分散配置された大規模通信システムであり, 各局はその近隣の局間とのみ, 無線を用いたパケットの直接通信が可能である. 各局は, 直接通信不可能な局とは, その間に存在する局を順次経由することにより, パケットの通信機能を実現している. このため, パケットの通信要求が発生した場合, 通信網の利用効率を最大化すべく, 総転送時間を最小とする, 各パケットの通信経路ならびに転送タイミングの決定が不可欠である. この際, 通信網の各局間には, 設置後の経過時間や設計性能, 使用環境等の相違により, 規定の機能の実行可能確率を表す信頼度にばらつきが生じている. そこで本論文では, 各経路上の信頼度が所要値以上となる通信経路を割り当てる2段階アルゴリズムを提案する. 本アルゴリスムは, 各転送要求に対して信頼度制約を充足する経路候補群を抽出する信頼度充足化繰り返し抽出解法, および, 候補群からコストを最小化する経路を選択するグリーディ・ニューラルネットワーク解法から構成される. 500局通信網までの例題に対するシミュレーションにより, 本提案解法の有効性を示す.

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Formal verification method for combinatorial circuits at high level design

Junji Kitamichi, Hiroyuki Kageyama, *Nobuo Funabiki

Proc. of Asia and South Pacific Design Automation Conference 319 - 322 1999年

プレスブルガー文真偽判定アルゴリズムのためのBDDの応用とそれを用いた回路検証

景山洋行, 北道淳司, 船曵信生

情報処理学会論文誌 1999年

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