遺伝的プログラミングを用いたハードウェアの進化的設計に関する研究

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13480088
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石塚 満 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (50114369)
• Keywords: 遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 回路設計 / アナログ回路 / 論理回路 / 進化型システム / ロボット / 高速化推論

Research Abstract

実問題への応用可能性を探るために、・バイオインフォーマティックス
・進化型ロボットへの適用を行った。
前者の応用としては、DNAマイクロアレイによって得られる遺伝子の発現時系列データを用いて、遺伝子制御ネットワークを対話的に推定するアプローチを提案した。このシステム(Ginger)では、与えられた発現データをもとにネットワーク構造を推定し、複数の解候補の対応するパラメタを比較することで、制御関係が曖昧な特定の遺伝子間についてユーザにデータあるいは探索制約を要求する。ユーザはそれに基づいて新しいデータあるいは仮定の下での制約を与えて再び推定を行う。これを繰り返すことで出来る限り少ないデータ量で正確なネットワークを推定するというものである。実験の結果、提案手法によってヒューリスティクスの導入や戦略的なデータ取得が可能になり、従来手法と比較して、より柔軟で効率的な推定が実現された。
また進化型ロボットへの応用としては、数台のプログラム可能な小型移動ロボット(KTeam S.L, Kheparaなど)の実験環境を実現し、実ロボットへの応用を試みた。具体的には、多数のロボットの間の協調行動の共進化型学習を実現した。構築した進化型設計言語(LGPC)は十分汎用性があり、当該のロボットのプログラムはそのままの形でシステムの遺伝子型として扱えるようになっている。そのため実機での実験に対しての負担はほとんどないことが分かった。ロボットの強調学習の研究はいくつかなされているが、本研究では共進化ということに焦点をあて、分業の達成、寄生行動、競争などの振る舞いに関してその実現と工学的観点から見た制御可能性に関して研究を行った。

Research Products

• [Publications] Iba, H., Mimura, A.: "Inference of a gene regulatory network by means of interactive evolutionary computing"Information sciences. 145(3-4). 225-236 (2002)
• [Publications] Andu, S., Sakamoto, E., Iba, H.: "Evolutionary modeling and inference of gene network"Information sciences. 145(3-4). 237-259 (2002)
• [Publications] 岩下誠, 伊庭斉志: "移民世代数と深さ依存交叉を用いた並列分散GP"情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用. 43. 146-156 (2002)
• [Publications] Iba, H., Sakamoto, E.: "Inference of Differential Equation Models by Genetic Programming"Proc. of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. 788-795 (2002)
• [Publications] Ando, S., Ishizuka, M., Iba, H.: "Evolving Analog Circuits by Variable Length Chromosomesa"Advances in Evolutionary Computing-Theory and Applications. 643-662 (2003)
• [Publications] 伊庭斉志: "遺伝的アルゴリズムと進化のメカニズム"岩波書店(岩波講座、物理の世界(物理と情報)5). 79 (2002)