研究者詳細 - 舩曵　信生

MISC - 舩曵　信生

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マキシマムニューロンを用いた安定結婚問題のニューラルネットワーク解法

田島滋人, 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 ) 295 - 302 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,安定結婚問題に対して,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の提案を行う.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,本マキシマムニューロンを用いた解法が,求解精度,求解速度の両面において,従来のバイナリニューロンを用いた解法より優れていることを示す.

N-Queen問題を対象としたニューラルネットワークの半同期式更新方式の提案

由雄宏明, 馬場孝之, 船曵信生, 西川清史

電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 80 ( 1 ) 205 - 212 1997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, N-Queen問題を対象として, ニューラルネットワークの半同期式更新方式の提案を行う. 本更新方式では, N-Queen問題の解法に必要なN^2個のニューロンをN個ずつのグループに分け, 各グループ内では逐次的に, グループ間では同期的に状態更新を行う. 本論文では, まず, N-Queen問題に対する従来の2種類のニューラルネットワークの比較を行い, Takefujiの解法が逐次式において非常に優れていることを示す. 次に, 並列解法を実現する同期式においては, 改善後も逐次式と同等の求解性能を実現できないことを示す. その上で, Takefujiの解法をもとに提案する半同期式更新方式が, 逐次式の求解性能と並列計算とを同時に実現する方法であることを明らかにする.

ニューラルネットワークによるセルラー通信網のチャンネル割当問題の一解法の研究

奥谷紀子, 船曵信生, 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 96 ( 490 ) 33 - 40 1997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, セルラー通信網における重要な組合せ最適化問題であるチャンネル割当問題(NP完全)に対して, ニューラルネットワークとヒューリスティック手法を併用したアルゴリズムについて提案する. 本問題では、各セル毎の要求チャンネル数に対して, チャンネル間の相互干渉に関する制約条件下で, 総チャンネル数を最小とする割当方法の探索が要求されている. 提案するアルゴリズムでは, 要求数の多いセルに対して, 予めヒューリステイック手法によりチャンネルを割当てておき、残りのセルにはニューラルネットワークを用いて割当てることで解精度の向上を実現している. 本アルゴリズムをベンチマーク問題に適用し従来のアルゴリズムと比較して優れた解が得られることを示す.

A gradual neural-network approach for frequency assignment in satellite communication systems

Nobuo Funabiki, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Neural Networks 8 ( 6 ) 1359 - 1370 1997年

記述言語：英語

A novel neural-network approach called gradual neural network (GNN) is presented for a class of combinatorial optimization problems of requiring the constraint satisfaction and the goal function optimization simultaneously. The frequency assignment problem in the satellite communication system is efficiently solved by GNN as the typical problem of this class in this paper. The goal of this NP-complete problem is to minimize the cochannel interference between satellite communication systems by rearranging the frequency assignment so that they can accommodate the increasing demands. The GNN consists of N × M binary neurons for the N-carrier-M-segment system with the gradual expansion scheme of activated neurons. The binary neural network achieves the constrain satisfaction with the help of heuristic methods, whereas the gradual expansion scheme seeks the cost optimization. The capability of GNN is demonstrated through solving 15 instances in practical size systems, where GNN can find far better solutions than the existing algorithm. © 1997 IEEE.

DOI： 10.1109/72.641459

バイナリニューロンを用いたグラフ分割解法の研究

玉置康裕, 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 ( 430 ) 49 - 56 1996年12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

グラフ分割問題とは,各グループに属する頂点重みの総和を上限以下として,グループ間の辺重みの総和が最小となる各頂点の分割を求めるNP困難問題である.本論文では,頂点及び辺に重みのあるグラフの2分割問題に対して,バイナリ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.本ニューラルネットワークでは,重みなしグラフ及び重み付きグラフの双方に適用可能なエネルギー関数を定義している.また,解精度向上のため, Shaking項を動作方程式に導入している.本解法の解探索能力の評価のため, KernighanとLinの提案したKL法, FiducciaとMattheysesの提案したFM法と共に,ランダムグラフを用いたシミュレーションを行う.シミュレーションの結果,頂点に重みをランダムに与えたグラフでは,本解法で得られた解が最も優れていることを示す.

巡回セールスマン問題の従来アルゴリズムの評価と新しいニューラルネットワークアルゴリズムの提案

四方康人, 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 ( 430 ) 33 - 40 1996年12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

NP困難の組合せ最適化問題である巡回セールスマン問題を解くために,多くの近似アルゴリズムが提案されている.本論文では,まず,主要な近似アルゴリズムの特徴比較を行う.次に,解収束時にエネルギー関数値が0となる新しいニューラルネットワークアルゴリズムを提案する.各アルゴリズムの性能比較は,ベンチマーク問題を用いたシミュレーションにより行う.その結果,遺伝的アルゴリズム等,解表現が1次元であるアルゴリズムが計算時間,解精度の両面で優れていることが分かった.提案するアルゴリズムは,従来のニューラルネットワークアルゴリズムよりは優れているものの,前者のアルゴリズムより劣ることが分かった.

Minimum Maximal Matching 問題のニューラルネットワーク解法の提案

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 96 ( 393 ) 17 - 24 1996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

グラフG=(V,E)の辺の部分集合M(⊆E)で, Mのどの2辺も隣り合わないとき, MをGのマッチングと呼ぶ. 本論文では, 極大かつ要素数最小のマッチングを求める最小極大マッチング問題に対して, ニューラルネットワークを用いた並列解法を提案する. 本問題は一般にNP完全であることが知られている. 本解法では, 頂点数Nのグラフに対し, N×Nの2次元ニューラルネットワークを用いる. 解精度向上のため, 各頂点がマッチングに含まれないことを表す対角線上のニューロンを発火しやすくする項を動作方程式に与えている. ランダムグラフを用いたシミュレーションにより, Greedy解法, Simulated Annealing解法より本解法の解精度が優れていることを示す.

N-Queen 問題を対象としたマキシマムニューロンモデルの "Winner-take-all" 方式に関する研究

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. SS, ソフトウェアサイエンス 96 ( 347 ) 25 - 32 1996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

マキシマムニューロンモデルでは, 制約条件の充足のため, 互いに素に分割されたニユーロングループの中で, 最大ポテンシャル(ニューロン入力)をもつ唯一のニューロンのみ発火状態とする"Winner-take-all"方式を採用している. 我々は, Takefujiらによって提案されたマキシマムニューロンモデルが, 制約条件充足型の組合せ最適化問題に対して, 非常に有効なニューラルネットワーク解法を実現することを, N-Queen問題を通して明らかにしている. 本論文では, 複数のニューロンが同時に同ーポテンシャルを有する場合の, 競合解消方式に関する提案を行なう. N=500までのN-Queen問題に対するシミュレーションにより, ニューラルネットワークの3種類の状態更新方法(逐次, 準同期, 同期)における各"Winner-take-all"方式の求解性能を評価する.

無線通信網における通信経路選択問題のマキシマム・ニューロンを用いたニューラルネットワーク解法の提案

馬場孝之, 由雄宏明, 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 ( 331 ) 9 - 16 1996年10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, バケットは通常, 中継局を順次経由することにより, 発信局から受信局への送信が行なわれる. そこで, 複数の送信要求が与えられたとき, 総転送時間を最小化する各パケットの通信経路の選択, および各中継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である. 本間題は, 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, 通信経路選択問題に対するマキシマム・ニューロンを用いたニューラルネットワーク解法の提案を行なう. シミユレーシヨンにより, 提案する解法が従来解法より求解性能が良いことを示す. また, 本間題のNP困難性の証明を行なう.

グラフ分割問題に対するニューラルネットワーク解法の提案

玉置康裕, 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 ( 178 ) 99 - 106 1996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

グラフ分割問題では,グラフの各頂点を各グループに属する頂点数が与えられた範囲内に収まるように,複数のグループヘ分割することが要求されている.本問題は一般のグラフに対してNP困難である.本論文では,グラフ2分割問題に対して,ニューラルネットワークを用いた解法を提案する.本ニューラルネットワークでは,ニューロンの出力が0または1の2値を取るバイナリ型ニューロン関数を用いている.また,解精度向上のため, Shaking項を動作方程式に導入している.シミュレーションにより,本解法は,KernighanとLinの提案したKL法(Min-Cut法)とほほ同程度の精度の解をKL法よりも高速に得られることを示す.

マキシマムニューロンを用いた N-Queen 問題の準同期並列解法の提案

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. COMP, コンピュテーション 95 ( 498 ) 77 - 84 1996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, マキシマムニューロンを用いたN-Queen問題の解法を提案する. マキシマムニューロンは, ニューラルネットワークによる組合せ最適化問題の効率的解法を目的として, Takefujiらによって提案されたニューロンモデルである. マキシマムニューロンでは, 解空間を構成するニューロンをグループに分割し, 各グループ内でただ1つのニューロンのみが発火する. これにより, 探索空間の大幅な縮小, ニューロン状態更新に必要な計算量の減少を実現している. シミュレーションにより, 本マキシマムニューロンによる解法が, 従来のニューラルネットワーク解法より優れた求解性能を有することを示す. 特に, 本解法が準同期式並列計算に非常に適した方法であることを明らかにする.

ウインドウ付きマルチキャスト・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解法

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 95 ( 498 ) 93 - 102 1996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

ウインドウ付きマルチキャスト・パケット交換方式では, 入力バッファ内のパケットのコピーにより, 複数出力ポートからの同時送出機能を有している. このとき, 入力バッファは, 転送効率向上のため, ウインドウと呼ばれるパケットの送出順の入れ換え機能を備えている. 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, 制約条件を満たしつつ, 送出するパケット数を最大とする送出パターンの決定が必要である. 本論文では, 本交換方式において, 同ーパケットの全コピーを同時に送出するワンショット・スケジューリング問題を対象としている. まず, 本問題がNP困難であることを証明する. 次に, バイナリ・ニューロンを用いた新しいニューラルネットワーク解法を提案する. シミュレーションにより, 本解法が, 常に一定時間内に良好な解を得ることを明らかにする.

安定結婚問題のニューラルネットワーク解法の提案

田島滋人, 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 95 ( 498 ) 85 - 92 1996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

安定結婚問題は, 男性, 女性各々N人の各異性に対する好み順が与えられた時, 安定な男女N組のペアの組合せを見つける問題である. 安定なペアの組合せとは, ペアにない男女が互いに, 今のべアの相手よりも, 好み合うことがないペアの組合せのことである. 本論文では, 安定結婚問題のニューラルネットワークを用いた並列アルゴリズムを提案する. 全ニューロン状態の同時更新を行う並列同期更新方式を用いて, シミュレーションを行い, 本解法の有効性を示す.

A neural network model for multilayer topological via minimization in a switchbox

Nobuo Funabiki, Seishi Nishikawa

IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 15 ( 8 ) 1012 - 1020 1996年

記述言語：英語

This paper presents a new approach using a neural network model for the multilayer topological via minimization problem in a switchbox. Our algorithm consists of three steps: 1) dividing multiterminal nets into two-terminal nets, 2) finding a layer-assignment of the twoterminal nets by a neural network model so as to minimize the number of unassigned nets, and 3) embedding one via for each imassigned net by Marek-Sadowska's algorithm. The neural network model is composed of N x M processing elements to assign N two-terminal nets in an M -layer switchbox. The performante of our algorithm is verified by 15 benchmark problems where it can find optimum or near-optimum solutions. In the two-layer Burstein's switchbox, our algorithm finds a 15-via solution while the best known solution requires 20 vias. © 1996 IEEE.

DOI： 10.1109/43.511580

Comparisons of energy-descent optimization algorithms for maximum clique problems

FUNABIKI N.

IEICE Trans. Fundamentals 79 ( 4 ) 452 - 460 1996年

マルチキャスト・パケット交換方式におけるユニキャストおよびマルチキャスト問題のニューラルネットワーク解法

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. NC, ニューロコンピューティング 95 ( 405 ) 83 - 89 1995年12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

N入力N出力マルチキャスト・パケット交換方式では,同一パケットの最大n(≦N)個までのコピーにより,複数の出力ポートからの同時送出が可能である.本交換方式の効率的運用には,時々刻々発生する転送要求に対して,制約条件を満たしつつ,コピー数を最大とする送出パターンの決定が重要である.本論文では,まず,基本となるユニキャスト問題(n=1)に対する従来のニューラルネットワーク解法の改善案を提案する.次に,本方法をマルチキャスト問題(n≧2)に拡張し,新たにニューラルネットワークを提案する.シミュレーションにより,両ニューラルネットワークが,常に一定時間内に,解に収束することを明らかにする.

N-Queen 問題を対象としたニューラルネットワーク解法の並列アルゴリズムに関する研究

由雄宏明, 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 95 ( 405 ) 75 - 82 1995年12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

N-Queen問題は,代表的な組合せ最適化問題として多くの研究者により研究されている.ニューラルネットワークは,多項式時間で求解可能な並列アルゴリズムとして,本問題に対しても数種類の解法が提案されている.本論文では, まず,従来のニューラルネットワークに対して,N^2個のニューロンの二種類の計算方式(逐次式・同期式)における性能比較を行なった.次に,収束率の悪化する同期式での改善を図った.最後に,新たな計算方式としてN個のプロセッサを有する並列計算機に適した半同期式を提案した.提案した半同期式では, N=50〜500において常に収束するものとなっている.

"An improved neural network for channel assignment problems in cellular mobile communication systems,"

FUNABIKI Nobuo, NISHIKAWA Seishi

IEICE Transactions on Communications E78-B ( 8 ) 1187 - 1196 1995年8月

記述言語：英語出版者・発行元：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

This paper presents an improved neural network for channel assignment problems in cellular mobile communication systems in the new co-channel interference model. Sengoku et al. first proposed the neural network for the same problem, which can find solutions only in small size cellular systems with up to 40 cells in our simulations. For the practical use in the next generation's cellular systems, the performance of our improved neural network is verified by large size cellular systems with up to 500 cells. The newly defined energy function and the motion equation with two heuristics in our neural network achieve the goal of finding optimum or near-optimum solutions in a nearly constant time.

ニューラルネットワークによるマルチキャストパケットスイッチ制御アルゴリズムの研究

馬場孝之, 船曳伸生, 西川清史

信学'95総合大, 情報システム1 75 - 75 1995年

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

N×Nマルチキャスト・バケット・スイッチでは、転送要求に応じてバケットをN入力ポートからN出力ポートへスイッチングする.特に、1バケットを複数の出力ポートにコピーして同時転送する機能(マルチチャスト機能)を有しているが、本稿では、1バケットのみの転送機能を扱い,従来のニューラルネットワークの性能比較,及びその改善方法の提案を行う.

ニューラルネットワークによるN-Queen問題の解法

由雄宏明, 船曳信生, 西川清史

電子情報通信学会 17 17 - 17 1995年

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

N-Queen問題は,代表的な探索問題として種々の解法が研究されている.その中で,ニューラルネットワーク(NN)による解法は、多項式時間内に求解できる可能性を有するため,幾つかの方法が提案されている.本稿では、文献のNNに対して,Nを変化させた場合(N=8〜200),ニューロン状態の更新方法を変えた場合(逐次式・同期式)における解への収束性を調査し,本問題に対する最適なニューラルネットワークの検討を行なった.

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