論文 - 相吉　英太郎

分散型フィードバック機構を持つサッケ－ド神経回路モデルと最適パラメータ獲得学習法

荒井邦晴、 相吉英太郎

電気学会論文誌Ｃ １18 （ 5 ） 685 - 693 1998年05月

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サッケード眼球モデルとして既発表の上丘モデルに脳幹モデルを付加した分散型フィードバック機構を提案し、完全に外部から観測可能な入出力データを教師信号として学習できるモデルを提案し、シミュレーションによる学習結果において、外乱に対する頑健性があることを確認している。

”メモリー”付きニューロン（慣性系ニュ－ロン）を用いた畳み込み積分型勾配法のニューラルネットワーク実現

堀江亮太、相吉英太郎、石井秀教

システム制御情報学会論文誌 117 （ 3 ） 112 - 119 1998年03月

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過去の勾配情報をメモリー機能に畳み込みながら関数を最小化するブレーキ付き勾配法のダイナミクスをニューラルネットワークで実現すると、ニューロンの内部状態は２階微分方程式で動作することを明らかにし、従来のニューラルネットワークと比べて、局所的最適解への停留をより回避できることを示している。

Optimal Household Portfolio Behavior

A. Maki and E. Aiyoshi

Mathematics and Computers in Simulation , Nos,3-6, 43   112 - 119 1997年08月

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就労者一生の貯蓄動向を、効用を最大化するような消費活動を求める最適化問題として定式化し、様々な経済環境のパラメータのもとでの最適消費行動を、最適化手法を用いて導いた。

サッケード眼球運動モデルにおける 遺伝的アルゴリズムと勾配法の統合型学習アルゴリズム

荒井邦晴、 相吉英太郎

電気学会論文誌C 117 （ 2 ） 150 - 157 1997年02月

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サッケード眼球運動を生成する脳神経回路モデルとして上丘モデルを提案し、所望のサッケードを実現するニューロン間結合係数の獲得法を提案している。特に、結合係数獲得学習アルゴリズムは、変分法に基づく勾配法とその初期状態を進化させる遺伝アルゴリズムを用いたハイブリッド型アルゴリズムである。

連動式状態遷移ニューラルネットワークによるｋ－Ｏｐｔ法的巡回順路置換実現

相吉英太郎、 吉川厚、 和久津拓也

電気学会論文誌Ｃ 115 （ 7 ） 809 - 818 1996年07月

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すでに提案した「連動式状態遷移ニューラルネットワーク」を巡回セールスマン問題に用いた場合、在来の実用的組合せ解法であるk-Opt法の順路付け替え作業を実現する演算器であることを示し、シミュレーションにより、k-Opt法と同等な効率性を確認した。

組合せ最適化のための徐冷型ヒステリシスマシンとその最適徐冷スケジュールの遺伝的獲得法

相吉英太郎、池杉栄一、和久津拓也

計測自動制御学会論文集 32 （ 5 ） 758 - 767 1996年05月

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最小化関数値の一定範囲内の悪化の状態遷移ならば、確定的に受理する動作を実現するために、ニューロン素子にヒステリシス特性を持つニューラルネットワークを提案し、状態遷移安定化のために、この特性を弱める徐冷操作の最適スケジュールを獲得するのに遺伝アルゴリズムを適用した。

The Hierarchical and Social Decision Making Procedure for Bi-Objective Optimization Problems by Using the Simple Majority Decision Rule

永瀬桂子、相吉英太郎

Journal of Global Optimization 8 （ 3 ） 307 - 322 1996年04月

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２目的最適化問題の非劣解集合内から、社会効用関数によって社会選択を行うための合意形成手法として、単純多数決制と数理計画を組み合わせたCSCWのための計算手法を開発している。

多入力多出力ニューロンによる多次元的状態遷移の原理と組合せ最適化への応用

大谷正明、相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 32 （ 2 ） 231 - 241 1996年02月

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複数のニューロンを同時かつ協調的に発火させ、それらが取りうるすべての組合せ状態、つまり多次元的広がりのある複数の状態の中から、最良な状態を選別して状態遷移する遷移則と、そのためのネットワーク素子として、多入力多出力ニューロンを提案した。

Lifecycle Simulation Based on the Feedback System and the Choice of Switching Time for the Period Model

相吉英太郎， 牧 厚

Mathematics and Computers in Simulation, Nos.3-4, 39   335 - 341 1995年11月

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人間の消費行動と資産形成過程の解析のために，消費活動が資産額に比例するという帰還構造を設けた場合の最適消費行動過程と資産形成過程を最適制御の数値計算法を用いて算出し、様々な経済条件のもとでシミュレーションをおこなった。

高階微分方程式最小化モデルの多層 帰還型ニューラルネットワークによる実現

相吉英太郎，阿部直範

電気学会論文誌Ｃ 115 （ 10 ） 1151 - 1157 1995年10月

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多重１次関数の凹凸性によるニューラルネットワークの局所停留性克服のため，振動的な状態遷移で停留点を突き切るような2階微分を含む高階微分方程式に基づく最小化モデルを考え, このモデルを階層的かつ帰還構造のニューラルネットワークで実現した。

双２次関数最小化３値組合せ問題に対するニューラルネットワークの原理

中村　孝，　相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 31 （ 5 ） 631 - 639 1995年05月

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双２次関数３値組合せ最小問題を解く，まったく新しい３状態値ニューラルネットワークの構造と動作原理を開発している。これによって，新たに３値組合せ問題を解くことを可能にしたばかりでなく，従来の２値組合せ問題も３値組み合わせ問題として定式化しなおすことで探索空間を狭め，ニューラルネットワークの停留状態までの状態遷移回数の低減化による効率化を目指している。

制約充足型連動式状態遷移ニューラルネットワークとその組合せ最適化問題への応用

和久津拓也，相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 31 （ 5 ） 622 - 630 1995年05月

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等式条件を満たしながら連動式状態遷移ニューラルネットワークを動作させることによって，ペナルティ法による制約条件付き問題の無制約化変換を行わずに，直接最小化関数値を減少させることができる，ニューラルネットワークによる組合せ最適化法を提案している。この原理によってニューラルネットワークによる最適化法の実用性を大幅に向上させている。

非線形最適化問題に対する離散型ニューラルネットワークの使用法とニューラルネットワーク学習アルゴリズムへの応用

川中善哉，相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 31 （ 2 ） 244 - 253 1995年02月

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連続的最適化問題に対して，数理計画法の準ニュートン法の考え方を用いた離散的状態遷移ニューラルネットワークを提案し，そのニューロン間結合係数の定期的調整により一般の非線形関数の最小化も可能にする動作原理を提案し，さらに３層ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとして，すなわち「ニューロの学習のためのニューロ」としても有用であることを示している。

ニューラルネットワークの耐ノイズ性を伴う汎化能力獲得のための満足化原理による緩和学習法

羽深嘉宜, 相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 30 （ 8 ） 976 - 983 1994年08月

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補間性汎化能力に加えて耐ノイズ性汎化能力を獲得する学習問題を，ある範囲のすべてのノイズを考慮した出力誤差が満足水準を満たすもとで結合係数を最小化する問題として定式化し，これを解く手法として，より少ない種類のノイズ混入信号の満足条件の学習から始めて，徐々にその種類を増やしてある範囲のすべてのノイズに対応する耐性能力を獲得する緩和学習法を提案している。

連動式状態遷移ニューラルネットワークによる大域的０－１組合せ最適化

中村孝, 和久津拓也, 相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 30 （ 8 ） 966 - 975 1994年08月

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０－１組合せ２次関数最小化問題を解く離散的状態遷移ニューラルネットワークが，ハミング距離１を近傍とする局所的最適解に停留しないようにするために，複数のニューロンが連動して状態遷移する新しい連動式状態遷移ニューラルネットワークの動作原理を開発し，制約条件のない問題に対しては，この原理のニューラルネットワークで大域的最適解が得られることを確認している。

ニューラルネットワークの耐ノイズ性獲得のための最大誤差最小化方式による限定学習法

根岸直樹, 相吉英太郎

計測自動制御学会論文集 30 （ 3 ） 352 - 359 1994年03月

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ニューラルネットワークの汎化能力の内，耐ノイズ性を確実に獲得するための学習問題を，最大誤差最小化問題として定式化し，さらにこの問題を解く学習法として「限定学習法」を提案している。この方法では，まず有限種のノイズに対応する誤差関数に関する学習から始めて，徐々にその数を増やしていき，必要最小限の数の誤差関数に関する学習でもってあらゆるノイズに対応する手法である。

拡大ラグランジュ関数法を用いた満足化学習によるニューラルネットワークの汎化能力の獲得

羽深嘉宣, 相吉英太郎, 根岸直樹

計測自動制御学会論文集 30 （ 1 ） 88 - 96 1994年01月

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ニューラルネットワークの汎化能力の定義を数理的に明確化にした上で，その内の一能力である補間能力を獲得する学習問題を，出力誤差がある許容水準以下という満足条件の下で，結合係数の大きさをできるだけ小さくする問題として定式化し，この問題の解を与えるアルゴリズムとして，拡大ラグランジュ関数法を適用した学習法を提案している。

微分不可能最適化手法を用いた最大誤差最小化方式によるニューラルネットワーク学習アルゴリズム

根岸直樹, 相吉英太郎, 羽深嘉宣

計測自動制御学会論文集 29 （ 10 ） 1203 - 1212 1993年10月

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ニューラルネットワークの学習問題を入出力関係実現の近似問題としてとらえ，複数の誤差関数値の空間に一様ノルムを導入した場合を，最大誤差最小化問題として定式化し，この問題を直接解くアルゴリズムとして微分不可能最適化手法を用いた学習アルゴリズムを提案し，バックプロパゲーション法と比較して，学習法としての一様収束性による良好さを確認している。

大域的最適化のためのメタ最適化問題と遺伝的アルゴリズムによる解法

相吉英太郎, 三室晃徳

計測自動制御学会論文集 28 （ 8 ） 999 - 1006 1992年08月

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アルゴリズムを最適な状態で動作実行させるよう，それを「進化」させるという意味で，メタアルゴリズムとオブジェクトアルゴリズムの概念を提唱し，大域的最適点探索をこのような方法論の一形態と位置付け，メタアルゴリズムとしての遺伝アルゴリズムの有用性と，従来の局所的降下法とのハイブリッド的に用いる方略の大域的探索性能の優位性を示している。

An Application of Optimal Control Analysis to the Lifecycle Model

相吉英太郎, 牧　厚

Mathematical and Computers in Simulation, ,Nos.5-6 33 （ 5-6 ） 533 - 538 1992年04月

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ペナルティ法による最適制御問題の計算手法を最適資産形成・最適消費行動モデルのシミュレーションに適用している。借家暮らしモデルから持ち家暮らしモデル，そして年金生活モデルへのモデルの切り換えを考慮し，かつ様々な現実的制約条件と，多種類の金利・インフレ率の組み合わせによる結果が報告されている。