Analysis and learning of dynamic binary neural networks which can generate variable phenomena

研究成果の概要 (和文) : 2層の動的バイナリーニューラルネット(DBNN)に2値周期軌道(BPO)を銘記する学習法を構築した。同手法をパワーエレクトロニクスの基本回路の制御信号に対応する教師信号BPOに適用し、手法の有効性を確認した。また、デジタルリターンマップを用いてDBNNの動作を視覚化する方法も提案し、学習過程の把握に有効であることを明らかにした。DBNNにBPOが銘記できた場合に、結合行列をスパース化すると、それに落ち込む初期値の数が増え、安定性が強化される場合のあることを示した。いくつかの基本的な例題教師信号によって、そのスパース化の有効性を確認した。研究成果の概要 (英文) : We have constructed a learning method to store one desired binary periodic orbit (BPO) into to the dynamic binary neural networks is presented. Applying the method to teacher signal BPOs that correspond to control signals of basic switching power converters, the efficiency of the method is confirmed. Introducing a digital return map, the dynamics of the DBNN is visualized and analyzed.In the case where a desired BPO can be stored into a DBNN, we have clarified that　stability of the stored BPO can be reinforced (the number of initial points falling into the BPO is increased) by sparsifying connection matrix. In several basic examples of teacher signals, the efficiency of the sparsification is confirmed

分裂再結合粒子群最適化法

粒子群最適化法 (Particle Swarm Optimizers, PSO) は生物群の振る舞いを模倣し考案された最適化手法の一種である．生物個体は粒子に対応し，位置と速度により特徴づけられる．粒子は相互に情報交換することで最適解を探索する．PSO はアルゴリズムが簡素で探索に目的関数の勾配を用いないため，様々な問題へ適用可能である．様々な最適化手法が提案されているが，本論文では PSO を基に，多目的問題や複数解問題を対象とする幾つかのアルゴリズムを提案する．はじめに，粒子の個数とトポロジーが事変可能なアルゴリズム（分裂再結合粒子群最適化法，FRPSO）を考察する．この手法では粒子は寿命を持つ．寿命は探索局面に応じた粒子状態を与え，柔軟な探索の実現を目的する．複数のベンチマーク関数への適用の結果，多峰性関数における探索において，探索効率の大幅な上昇を確認した．次に，本アルゴリズムを離散力学系の周期点探索に適用し，その特性について考察する．最適解は周期点に対応する．ここでは，複数解問題，複数解問題と多目的問題の混合問題の 2 種を対象とする．粒子情報の更新方法を変更し，問題を多目的化することで特定の周期点のみの探索を実現する．The particle swarm optimizer(PSO) is a population-based paradigm for solving optimizationproblems inspired by flocking behavior of living beings. The particles correspond to potentialsolutions, and it is characterized by a position and velocity. The particles searche for optimaby exchanging information mutually. PSO algorithm is simple, and PSO does not use the incline of the objective function for a search, it is applicable to various problems. This paper presents several algorithm that based on PSO and correspond multi-objective problem(MOP) and multi-solution problem(MSP).First, we consider Fission-and-Recombination PSO(FRPSO). This algorithm can vary the number and topology of particles. In this algorithm, the particle has lifetime. The lifetime gives particle suitable state for search situation, and enable flexible search. As a result of application to several benchmark functions, we confirmed a large rise of the search efficiency in multimodal function.Next, we apply FRPSO to discrete dynamical systems and consider the characteristic.Optima correspond periodic points. The search problem is translated into a MSP evaluated in a MOP. The MOP consists of plural cost functions and logical operation. By changing update method of best information, this algorithm can search specific periodic points