論文 - 相吉　英太郎

シンプレックス内のカオス力学系を用いた正規化不等式制約付大域的最適化

増田　和明　相吉 英太郎

計測自動制御学会論文集 39 （ 7 ） 691 - 693 2003年07月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

シンプレックス上のカオス力学系と正規化制約付大域的最適化手法

増田和明、相吉英太郎

電気学会論文誌C 123 （ 6 ） 1147 - 1154 2003年06月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

ニューラルネットワークを用いた非線形時系列データのモデリングとその不動点推定の統合化手法

熊田直樹、相吉英太郎

電気学会論文誌C 123 （ 5 ） 1012 - 1019 2003年05月

研究論文（学術雑誌）, 単著, 査読有り

Optimization of Boiling Water Reactor Loading Pattern Using Two-Stage Genetic algorithm

Y. Kobayashi and E. Aiyoshi

Nuclear Science and Engineering 142 （ 2 ） 119 - 139 2002年10月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

Neural network approximation to nonlinear dynamics by velocity error backpropagation

Ishii Hidenori, Aiyoshi Eitaro

Electrical Engineering in Japan 140 （ 2 ） 26 - 35 2002年07月

ISSN  0424-7760

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<p>This paper presents a new type of recurrent neural network (RNN) and its learning algorithm for nonlinear dynamics, called "Velocity-Error Backpropagation (VEBP)." In VEBP, learning is performed in two steps: (a) The velocity vector field of reference trajectories is approximated by a feedforward neural network (NN) with biconnection layers by backpropagating the velocity errors directly. (b) The RNN is constructed by adding integrators and output feedback loops to the trained feedforward NN. VEBP has some advantages over "backpropagation through time (BPTT)," the conventional learning method for RNNs. The effectiveness of the presented RNN and its learning algorithm is demonstrated by simulation results for some examples of nonlinear dynamics.</p>

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離散化カオス写像と悪化受理法によるハイブリッド型大域的最適化手法

増田和明、相吉英太郎

電気学会論文誌C 122 （ 5 ） 892 - 899 2002年05月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

An Application of the Continuous Time Replicator Dynamics to Economics

E. Aiyoshi, R. Horie, and A. Maki

Mathematics and Computers in Simulation 59 （ 1-3 ） 105 - 113 2002年05月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

２段階遺伝アルゴリズムを用いた沸騰水型原子炉における炉心装荷パターンと制御棒パターンの統合型最適化

小林容子、相吉英太郎

電気学会論文誌C 122 （ 3 ） 390 - 401 2002年03月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

Neural Network Approximation to Nonlinear Dynamics by Velocity Error Backpropagation

H. Ishii and E. Aiyoshi

Electrical Engineering in Japan 140 （ 2 ） 26 - 35 2002年02月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

速度誤差逆伝搬学習アルゴリズムによる非線形力学系のニューラルネットワーク近似

石井秀教、相吉英太郎

電気学会論文誌C 121 （ 6 ） 1026 - 1034 2001年06月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

ニューラルネットワークを用いた沸騰水型原子炉の３次元出力分布の近似モデル

小林容子,相吉英太郎

電気学会論文誌Ｃ 121 （ 2 ） 468 - 475 2001年02月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

改良型遺伝アルゴリズムによる沸騰水型原子炉の炉心装荷パターン最適化

小林容子、相吉英太郎

電気学会論文誌Ｃ 121 （ 1 ） 61 - 67 2001年01月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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沸騰水型原子炉の炉心における新旧の燃料棒の最適な組合せ配置を遺伝的アルゴリズムを用いて求めている。熟練者の経験則による推論機能も遺伝的アルゴリズムの演算に組み入れ，遺伝的アルゴリズムの効率を高めている。

均質分散システムの入力端配置問題とその進化的解法

伊藤雄一，田中玲子, 相吉英太郎

電気学会論文誌Ｃ 121 （ 1 ） 269 - 274 2001年01月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

カオス特性を有する多値ヒステリシスマシンによる整数計画法

村野　亘、相吉 英太郎

電気学会論文誌C 121 （ 1 ） 76 - 82 2001年01月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

A Distributed Model of the Saccade System：Simulations of Temporally Perturbed Saccades Using Position　and Velocity Feedback

K.Arai,S.Das,E.L.Keller,E.Aiyoshi

Neural Networks 12 （ 10 ） 1359 - 1375 1999年12月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

A Learning Algorithm for Saccade Model with Distributed Feedback Mechanism

K.Arai,E.Aiyoshi

Electrical Engineering in Japan 129 （ 4 ） 66 - 76 1999年12月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

ゲーム理論的均衡解探索のための擬似勾配系モデルのニューラルネットワーク実現とその安定性解析

堀江亮太，相吉英太郎，宮野吉平

システム制御情報学会論文集 12 （ 11 ） 680 - 690 1999年11月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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最適化計算用ニューラルネットワークをモジュールとして複数結合させたとき，その平衡状態が安定ならば，最適化問題が相互干渉したゲーム問題のNash均衡解を探索する機能を有することを示し，平衡状態が不安定ならばヘテロクリニックサイクルが生じることを発見している．

最適化問題に対する拡散結合型多体勾配系とそのニューラルネットワーク実現

堀江亮太、相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 35 （ 3 ） 435 - 443 1999年03月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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複数の勾配系が拡散結合した最小化モデルをニューラルネットワークで実現し、シュミレーションによりその探索性能とギンヅブルグ-ランダウ方程式の近似特性についても言及し、空間的パターンが生成されることを示して多体ニューラルネットワークの基礎原理の一つを確立している。

連動式状態遷移ニューラルネットワークによるラインバランシング問題の解法

村中優記緒、相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 35 （ 2 ） 300 - 302 1999年02月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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既発表論文で提案した連動式ニューラルネットワークがラインバランシング問題も適用できることを示し、Hopfield型ニューラルネットワークを用いた場合よりも大域的最適解を高い割合で求められることを示している。

ニューラルネットワーク集団における相互交信機能による交叉型状態遷移の実現とその組合せ最適化問題への応用

大谷正明、相吉英太郎、堀江亮太、馬渕崇

計測自動制御学会論文集 34 （ 7 ） 857 - 865 1998年07月

研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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遺伝アルゴリズムにおける個体間の交叉型演算機能を、複数のニューラルネットワーク間の結合構造における交信機能の状態遷移則によって実現し、この複数個体間の情報交換により、組合せ最適化問題の大域的探索性能を高めることができることを確認している。