研究者詳細 - 舩曵　信生

MISC - 舩曵　信生

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A proposal of a two-stage discrete optimization method for the maximum clique problem

Nobuo Funabiki, Teruo Higashino

Proc. of International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications 1999年

チャネル割当問題を対象とした拡張マキシマムニューラルネットワーク解法の提案

池永勝芳, 船曵信生, 竹中要一

電子情報通信学会論文誌A 1999年

貪欲法とGAを併用したデータ転送路資源最適化問題解法の提案

四方康人, 船曵信生, 北道淳司

電子情報通信学会論文誌A 1999年

A non-feedback neuron filter algorithm for separated board-level routing problems in FPGA-based logic emulation systems

Yoichi Takenaka, Nobuo Funabiki

Proc. of IEEE International Joint Conference on Neural Networks 1999年

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

Nobuo Funabiki, Yoichi Takenaka, Teruo Higashino

Proc. of IEEE International Joint Conference on Neural Networks 1999年

FPGA間配線問題に対するニューロンフィルタアルゴリズムの提案

竹中要一, 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 ( 443 ) 23 - 29 1998年12月

記述言語：英語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

本論文では, 論理エミュレーションシステムにおけるFPGA間の配線問題(BLRP)に対するニューラルネットワーク解法において, ノンフィードバック・ニューロンフィルタの提案を行う.部分機能を担う複数のFPGAの相互結合による論理エミュレーションシステムは, 大規模デジタルシステムの開発機関の短縮を可能とする.BLRPとは, 与えられたネットリスクを基にFPGA間ネットのクロスバースイッチを介した配線配置を行う, NP完全クラスに属する問題組合せ最適化である.本論文では, BLRPに対するニューロンフィルタアルゴリズム, 及び, ニューロンフィルタの新しい適用方法の提案を行う.シミュレーションによる評価を行い, 提案解法が従来解法との比較において高速且つ高い配線能力を有していることを示す.

FPGA配線問題に対する貪欲法とニューラルネットワークを併用した3段階アルゴリズムの提案

江川晋爾, 黒田映史, 北道淳司, 船曵信生

電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム 98 ( 291 ) 69 - 75 1998年9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

本稿では, 二次元配列器FPGAの配線問題に対して, 貪欲法とニューラルネットワーク(NN)解法を併用した3段階アルゴリズムを提案する。提案するアルゴリズムは, 経路候補抽出アルゴリズム, Greedy配線アルゴリズム, NNアルゴリズムの3段階で構成される.まず, 経路候補抽出アルゴリズムが各配線の有効な経路候補を抽出する.次に, Greedy配線アルゴリズムが経路候補を用いてヒューリスティックに初期配線を行う.最後に, NNアルゴリズムが初期配線のうち長い配線結果を固定した上で, 残りの配線の改良を行なう.性能評価として, 9種類の例題を作成し, シミュレーションを行う.その結果, 3段階アルゴリズムによりGreedy, NN各アルゴリズム単体で用いる場合よりも高精度の解を求めることができることを示す.

FPGA配線問題に対する貧欲法とニューラルネットワークを併用した3段階アルゴリズムの提案

江川晋爾, 黒田映史, 北道淳司, 船曳信生

情報処理学会研究報告システムLSI設計技術（SLDM） 1998 ( 87 ) 121 - 127 1998年9月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

本稿では，二次元配列型FPGAの配線問題に対して，食欲法とニューラルネットワーク(NN)解法を併用した3段階アルゴリズムを提案する．提案するアルゴリズムは，経路候補抽出アルゴリズム，Greedy配線アルゴリズム，NNアルゴリズムの3段階で構成される．まず，経路候補抽出アルゴリズムが各配線の有効な経路候補を抽出する．次に，Greedy配線アルゴリズムが経路候補を用いてヒューリステイックに初期配線を行う．最後に，NNアルゴリズムが初期配線のうち長い配線結果を固定した上で，残りの配線の改良を行なう．性能評価として，9種類の例題を作成し，シミュレーションを行う．その結果，3段階アルゴリズムによりGreedy，NN各アルゴリズム単体で用いる場合よりも高精度の解を求めることができることを示す．In this paper, we propose a three-stage routing algorithm for two-dimensional Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) by combining the greedy algorithm and the neural network algorithm. The three-stage algorithm consists of the route-candidate extraction stage, the greedy routing stage, and the neural network routing stage to achieve the high routability. The first stage extracts necessary route-candidates composed of a sequence of routing segments for every net. The second stage selects one of the candidates and assigns one track for each net so as to avoid short circuits. The final stage rearranges locations of shorter nets by the second stage to reduce the necessary tracks. We evaluate the performance of our algorithm by solving nine randomly generated instances, where the simulation results show that our three-stage algorithm achieves the high performance by used together.

セルラー通信網のあるチャンネル割当問題に対するマキシマムニューラルネットワーク解法の提案

池永勝芳, 船曵信生, 竹中要一, 北道淳司

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 97 ( 592 ) 85 - 92 1998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

本論文では, 相互干渉量の最小化を目的とするセルラー通信網のチャンネル割当問題に対して, マキシマムニューロンを用いたニューラルネットワーク解法を提案する.本問題では, 全ての通信要求を充足するために必要な割当チャンネル間の干渉量の総和を最小化することが求められている.本提案解法では, 実行可能解(Feasible solution)のみを探索させるために拡張されたマキシマムニューロンを用いる.また解精度向上のために, 要求チャンネル数最大のセルに等間隔にチャンネル割当を行う.さらに, 動作方程式にhill-climbing項, Shaking項, ω関数を導入する.ベンチマーク問題を対象としたシミュレーションにより, 提案する解法が従来の解法より求解性能に優れていることを示す.

安定結婚問題を対象とした離散型ニューラルネットワーク解法の性能評価

田島滋人, 船曵信生, 北道淳司

電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 97 ( 592 ) 77 - 84 1998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

本論文では, 安定結婚問題を対象として, 離散型ニューラルネットワーク解法における3種類のニューロンモデル(バイナリ, ヒステリシスバイナリ, マキシマム), 3種類の状態更新方式(同期, 半同期, 琢次)の性能評価を行う.安定結婚問題では, 男女各々N人の各異性に対する好み順が与えられた時に, N組の安定なペアを求めることが要求されている.安定なペアとは, ペアにない男女が互いに現在のペアの相手よりも好み合うことのない男女の組み合せを表す。好み順リストをランダムに作成した例題に対するシミュレーションを通じて, マキシマムニューロン+琢次更新方式を用いた解法が, 収束率, 収束速度, 解の探索範囲(異なる解の検出数)の面において, 優れていることを示す.

巡回セールスマン問題の遺伝的アルゴリズムに対する凸包の応用

竹中要一, 船曵信生

電子情報通信学会技術研究報告. SS, ソフトウェアサイエンス 97 ( 521 ) 17 - 24 1998年1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

本論文では, 巡回セールスマン問題の遣伝的アルゴリズムに対して凸包による訪問順序制限定理を用いた求解性能向上方法の提案を行う. 凸包とは点集合の任意の2要素を結ぶ閉線分を内部に含む最小の凸多角形であり, 要素数nの点集合の凸包を求めるアルゴリズムの計算量の下界はO (n log n) である. 訪問順序制限定理は凸包を用いてユークリッド平面上の巡回セールスマン問題の最短巡回路となる為の必要条件を示している. また, 遣伝的アルゴリズムは自然界の自然淘汰の過程をモデルとした解法であり, 巡回セールスマン問題の近似解探索アルゴリズムの中でも優れた解法の一つとして知られている. 本論文では, 凸包によって与えられる最短巡回路の必要条件を充足する巡回路を初期染色体とする事により, 遺伝的アルゴリズムの求解性能の向上を図る. ベンチマーク問題を用いたシミュレーションによる性能評価の結果, 都市数の大きい問題において訪問順序制限定理を用いた解法の求解精度が向上した.

A gradual neural-network algorithm for jointly time-slot/code assignment problems in packet radio networks

Nobuo Funabiki, Junji Kitamichi

IEEE Transactions on Neural Networks 9 ( 6 ) 1523 - 1528 1998年

記述言語：英語

A gradual neural network (GNN) algorithm is presented for the jointly time-slot/code assignment problem (JTCAP) in a packet radio network in this paper. The goal of this newly defined problem is to find a simultaneous assignment of a time-slot and a code to each communication link, whereas time-slots and codes have been independently assigned in existing algorithms. A time/code division multiple access protocol is adopted for conflict-free communications, where packets are transmitted in repetition of fixed-length time-slots with specific codes. GNN seeks the time-slot/code assignment with the minimum number of time-slots subject to two constraints: 1) the number of codes must not exceed its upper limit and 2) any couple of links within conflict distance must not be assigned to the same time-slot/code pair. The restricted problem for only one code is known to be NP-complete. The performance of GNN is verified through solving 3000 instances with 100-500 nodes and 100-1000 links. The comparison with the lower bound and a greedy algorithm shows the superiority of GNN in terms of the solution quality with the comparable computation time. © 1998 IEEE.

DOI： 10.1109/72.728402

An evolutionary neural network approach for module orientation problems

Nobuo Funabiki, Junji Kitamichi, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics 28 ( 6 ) 849 - 855 1998年

記述言語：英語

A novel neural network approach called "Evolutionary Neural Network (ENN)" is presented for the module orientation problem. The goal of this NP-complete problem is to minimize the total wire length by flipping circuit modules with respect to their vertical and/or horizontal axes of symmetry. In order to achieve high quality VLSI systems, it is strongly desired to solve the problem as quickly as possible in the design cycle. Based on the concept of the genetic algorithm, the evolutionary initialization scheme on neuron states is introduced so as to provide a high quality solution within a very short time. The performance of ENN is compared with three heuristic algorithms through simulations on 20 examples with up to 500 modules. The results show that ENN can find the best solutions in the shortest time. © 1998 IEEE.

DOI： 10.1109/3477.735394

複数の制御部を持つ同期式順序回路に対する不変式の形式的検証法 (<特集>機能論理設計, アーキテクチャ設計支援と一般)

齊藤義勝, 竹中崇, 北道淳司, 船曵信生

情報処理学会研究報告. 設計自動化研究会報告 97 ( 119 ) 41 - 48 1997年12月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会

高位設計における複数の制御部を持つ同期式順序回路を対象とする, 不変式の証明を用いた一形式的検証法を提案する. 不変式とは設計者あるいは検証者が回路の動作中にレジスタや制御信号などの間に成り立つと考える関係である. 回路記述は, 複数の有限状態部 (制御部) とそれらが制御するデータパスからなる. 不変式は各制御部の任意の有限状態に設定することができる. 制御部における実行条件, データパスにおける演算および不変式は, 論理型, 整数型, ユーザが定義したデータタイプの変数および関数などを用いて記述することができる. 検証は, いくつかの不変式, データパス, 実行条件, ユーザ定義関数に関する補題を前提として, 証明すべき不変式を証明するという, 有限状態に関する構造的帰納法を用いて行う. この証明作業は, 各制御部と等価な直積制御部を生成しその上で行う. 直積制御部の生成時に到達不能な状態の削減をはかる. プレスブルガー文真偽判定ルーチンを利用して, 証明すべき式の十分粂件を判定する. 本手法の有用性をPCIバスインターフェース回路を用いて評価する.

マルチキャストパケット交換方式におけるワンショットスケジューリング問題のニューラルネットワーク解法

馬場孝之, 船曳信生, 西川清史

電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 80 ( 11 ) 1973 - 1981 1997年11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

マルチキャストパケット交換方式では, パケットのコピー機能により, 複数の出力ポートからの同時送出が可能である. 本交換方式の実現には, 時々刻々発生する転送要求に対して, 制約条件を充足しつつ, 送出パケット数が最大となる送出パターンの決定が必要である. 本論文では, Chenらにより定式化された同一パケットの全コピーを同時に送出するワンショットスケジューリング間題の新しいニューラルネットワーク解法を提案する. 提案するニューラルネットワーク解法では, ディジタル技術によるハードウェア化に適したバイナリーニューロンおよび同期更新方式を採用している. 更に, 収束性能ならびに解精度向上のために, ヒューリスティック項を付加した動作方程式, 転送要求を考慮した係数設定法を提案する. 1000ポートまでの例題に対するシミュレーションを通じ, 本ニューラルネットワーク解法が従来解法より求解性能に優れていることを示した. また, 本問題がNP困難であることを証明した.

ニューロ・GAによるデータ転送路最適化問題解法の提案

四方康人, 船曵信生, 北道淳司, 西川清史

電子情報通信学会技術研究報告. SS, ソフトウェアサイエンス 97 ( 261 ) 23 - 30 1997年9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

動作記述からハードウェアの自動合成を行う問題は, 3つの部分問題に分けることができる. 本論文では, その中のデータ転送路最適化問題について, ニューラルネットワーク (ニューロ) および遺伝的アルゴリズム (GA) を併用した近似解法の提案を行う. 本解法では, 一般的な結合スタイルである Bus-oriented 相互結合スタイルを対象として, セレクタの共有可能な転送元の探索にニューロを, 各転送データのバス割当の探索に GA を適用している. ベンチマーク問題を対象としたシミュレーションにより, 従来アルゴリズムに比べ計算時間では劣るものの, 精度の良い解を探索できることを示す.

A neural network approach for multilayer over-the-cell channel routing problems

Nobuo Funabiki, Seishi Nishikawa

Neurocomputing 16 ( 4 ) 319 - 332 1997年9月

記述言語：英語出版者・発行元：Elsevier Sci B.V.

A new algorithm for multilayer over-the-cell channel routing problems using two neural networks is presented in this paper. In the multilayer over- the-cell channel routing problem, signal nets may be placed not only in the multilayer channel between two cells, but also on the multilayer routing area over the cells. The goal of our algorithm is to route all the given nets in both routing areas with the minimum number of tracks in the channel. Our algorithm consists of four steps: (1) extracting nets for the over-the-cell routing, (2) routing nets in the multilayer over-the-cell muting area by the neural network, (3) transforming nets for the channel routing and (4) routing nets in the multilayer channel by the neural network. The performance of our algorithm was verified through seven benchmark problems with 1-4 layers for the over-the-cell and 2-8 layers for the channel. The simulation results support the flexibility of our algorithm in the multilayer over-the-cell channel routing problem.

DOI： 10.1016/S0925-2312(97)00039-8

組合せ最適化問題にする離散値ニューラルネットワーク解法の安定性の一考察

梅谷俊治, 船曵信生, 西川清史

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 97 ( 201 ) 1 - 8 1997年7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

本論文では, バイナリニューロンモデルを用いたHopfield型ニューラルネットワーク (離散値ニューラルネットワーク) が, (1)自己結合を持たない (2)各ニューロンの出力の更新を非同期に行うの2条件を満たす場合に組合せ最適化問題の局所最適解に収束することを示す. また, 自己結合を持つ場合, 及び全てのニューロンの更新を同時に行う場合の離散値ニューラルネットワークの安定性について議論を行い, 離散値ニューラルネットワークが振動現象を起こす仕組みを明らかにする.

無線通信網の通信経路割当問題に対するグリーディ・ニューラルネットワーク解法の提案

馬場孝之, 船曵信生, 西川清史

電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション 97 ( 157 ) 41 - 48 1997年7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相互に交信可能ではないため, 通常, 複数の局を順次経由することにより, 送信局から受信局へのパケット転送が行なわれる. そこで, 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のスケジューリングの決定が必要となる. 本問題は, 通信経路割当問題とスケジューリング問題に分割され, さらに前者は通信経路候補群抽出問題と通信経路選択問題に分割されて解かれている. 本論文では, 通信経路割当問題に対して, まず, スケジューリング最適化を考慮した新しい評価関数を導入する. 次に, 通信経路候補群抽出問題には複数経路抽出解法, 通信経路選択問題にはグリーディ・ニューラルネットワーク解法を提案する. 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, 提案解法が従来解法より解精度, 時間計算量, 領域計算量のいずれにおいても優れていることを示す.

巡回セールスマン問題を対象としたニューロンフィルタの提案

竹中要一, 船曵信生, 西川清史

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 96 ( 583 ) 287 - 294 1997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

本論文では,組合せ最適化問題に対するニューラルネットワーク解法の求解性能の向上を目的として,ある種の制約条件の常時充足を実現する"ニューロンフィルタ"を提案する.ニューロンフィルタは,ニューロンの入出力から,対象とする制約条件を充足する解写像出力を求めるフィル夕である.ニューロンフィルタには,解写像出力をニューロンの状態更新にフィードバックするマキシマムニューロンモデルと,フィードバックしないニューロンマスクから構成される.本論文では,ニューロンフィルタの巡回セールスマン問題への適用方法を提案する.巡回セールスマン問題のベンチマーク問題を対象としたシミュレーションにより,マキシマムニューロンがニューラルネットワーク解法の求解速度の向上に,ニューロンマスクが求解精度の向上に有効であることを報告する.

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