抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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非同期カオスCDMAの研究において負の自己相関を有する系列が系列間の非同期相互相関を最小化することが示されている。そのようなカオス系列は,組合せ最適化問題における探索アルゴリズムの性能向上にも有効である。本稿ではMulti-armed bandit問題を解くアルゴリズムの中で最も性能の高いUCB1-tunedの性能を向上させるために,このような相互相関の低いダイナミックスを導入する。UCB1-tunedアルゴリズムで負の自己相関ダイナミックスを生成するために,カオスCDMAの研究で提案されているLebesgue Spectrum Filter(LSF)を適用する。数値シミュレーションにより,UCB1-tuendアルゴリズムの性能がLSFによって生成された負の自己相関ダイナミックスを用いることで改善できることを示す。さらに,LSFを適用した探索状態の系列の自己相関と相互相関を解析することにより,性能向上のしくみを明らかにする。(著者抄録)