知的エージェント集団による,大規模最適化への学習型分散的手法の開発

1997 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 09650438
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 平田 廣則 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 教授 (60111415)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小圷 成一 千葉大学, 大学院・自然科学研究科, 助教授 (70241940)
• Keywords: 最適化手法 / 組合せ最適化 / ネットワーク / 学習オートマトン / レイアウト / 超LSI / 確率的手法 / 遺伝

Research Abstract

本年度は,学習型分散的大規模最適化手法の基本的なアルゴリズムの開発を目指し,学習オートマトンを知的エージェントと考えて,その集団の持つ機能の解明を行った。具体的には以下の通りである。
・学習オートマトンを知的エージェントと考えた場合の,集団システムの一つであるネットワーク構造について考察を行った。
・学習オートマトンネットワークの学習アルゴリズムを構築した。
・他のネットワーク学習法を研究し,その利点,欠点を考察した。
・遺伝的要素を取り入れた最適化を考察した。
・また,計算機シミュレーションなどを通して,以下の点が明らかとなった。
・学習オートマトンを知的エージェントと見なせる。
・学習オートマトンネットワークが,優れた学習機能を持つ。
・ネットワークの結合構造を変えることにより,分散的エージェント集団となる可能性がある。
・遺伝的要素が,エージェントの進化に有益である。
・最適化において,遺伝的進化が有効である。

Research Products

• [Publications] 銭 飛: "可変構造学習オートマトンネットワーク" 電気学会論文誌C分冊. 118-C・3. 333-338 (1998)
• [Publications] 銭 飛: "分散型強化学習システム:学習オートマトンチームモデル" 電気学会論文誌C分冊. 発表予定. (1998)
• [Publications] 宇野達也: "階層的問題分割によるニューラルネットワーク学習法" 電気学会論文誌C分冊. 118-C・8. 326-332 (1998)
• [Publications] 小圷成一: "状態空間の階層構造を考慮した遺伝的アルゴリズムによるVLSI配置手法" 電気学会論文C分冊. 発表予定. (1998)