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Stochastic Problem Solving by Local Computation based on Self-organization Paradigm

Kanada, Y., and Hirokawa, M., 27th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-27), pp. 82-91, 1994.

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要旨: We are developing a new problem-solving methodology based on a self-organization paradigm. To realize our future goal of self-organizing computational systems, we have to study computation based on local information and its emergent behavior, which are considered essential in self-organizing systems. This paper presents a stochastic (or nondeterministic) problem solving method using local operations and local evaluation functions. Several constraint satisfaction problems are solved and approximate solutions of several optimization problem are found by this method in polynomial order time in average.

Major features of this method are as follows. Problems can be solved using one or a few simple production rules and evaluation functions, both of which work locally, i.e., on a small number of objects. Local maxima of the sum of evaluation function values can sometimes be avoided. Limit cycles of execution can also be avoided. There are two methods for changing the locality of rules. The efficiency of searches and the possibility of falling into local maxima can be controlled by changing the locality.

研究テーマ紹介: CCM: 化学的計算のモデル

キーワード: CCM, 制約充足問題, 創発的計算, ランダム化計算, ランダム化問題解決, ランダマイズド計算, ランダマイズド問題解決, 規則ベース計算, 規則ベース問題解決, ルールベース計算, ルールベース問題解決, 局所情報, 局所的計算, 確率過程, 局所評価関数

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