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[20a-A303-4]Proposal of a mathematical model of amoeba-inspired combinatorial optimization machines for physcial implementations

〇(D)Yusuke Miyajima1, Masahito Mochizuki1 (1.Waseda Univ.)

Keywords:

amoeba-inspired computing,combinatorial optimization,neural network

物理実装を志向した新しいアメーバ模倣型組み合わせ最適化マシンの数理モデルを提案する。以前に提案されたモデルや実装では、アメーバ内部の原形質の振る舞いを再現するために、媒体の保存則を仮定していた。しかし保存則による制約は、物理実装が可能なデバイス候補を強く制限してしまう。そこで我々は保存則を仮定しない新しい数理モデルを構築し、そのモデルが以前の提案と同等かそれ以上の最適化性能を示すことを実証した。