| Project/Area Number |
19300075
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Sensitivity informatics/Soft computing
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
IBA Hitoshi The University of Tokyo, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
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| Project Period (FY) |
2007 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
Fiscal Year 2008: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2007: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | 遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 / 創発デザイン / EDAアルゴリズム / 対話型進化計算 / EDP / EDA / 人工遺伝子ネットワーク / プログラム進化 |
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| Research Abstract |
本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率変数の依存関係を表す確率分布モデルを複数の候補で組み合わせ,プログラム集団の確率分布を推定することによりプログラム進化を実行する.この手法は以下で述べる従来の最適化アルゴリズム(EDA)を拡張したものである.さらに本研究では,提案するEDPに基づいて構築した進化システムの有効性を,ヒューマノイド・ロボットの動作生成,金融工学におけるデータマイニングと予測,バイオインフォマティックスにおける遺伝子因果関係の解析などの実際的な問題領域を対象にして検証した.
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