2004 Fiscal Year Annual Research Report
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15650020
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
上田 完次 東京大学, 人工物工学研究センター, 教授 (50031133)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 信忠 東京大学, 人工物工学研究センター, 助手 (80332758)
松村 嘉之 信州大学, 繊維学部, 講師 (50362108)
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| Keywords | 共進化 / 進化型計算 / 自律分散 |
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| Research Abstract |
本研究は複数の自律要素が相互作用しながらシステム全体として知能があるような振る舞いを獲得させるという観点から研究を行った.特に,一個の自律要素ではなく,複数の自律要素であるため,共進化の概念を導入してシステムを構成することを目指した.主要な成果を以下に挙げる.
(1)集合的知能体構成のための共進化理論構築
本研究における共進化とは,複数の個体簡の相互作用の結果,互いの適応度へ変化をもたらしながら進化する過程としている.その共進化による集合的知能体形成の利点を,システムが作動する環境および付与される目的に関する情報の完全・不完全性という観点からシステム論的に解析を行い,幾つかの基本性質を明らかにした.
(2)共進化型計算手法のアルゴリズム構築
申請者らが構築してきた分子進化の中立説に動機づけられた冗長な個体表現と,新しい突然変異メカニズムを用いる進化計算手法を基礎に,共進化させることによって性能の向上を図った.提案手法を用いてベンチマーク問題と人工神経回路網の進化的設計の結果を比較したところ,1.人工神経回路網の設計にも提案手法が有効であること,2.人工神経回路網と簡単なベンチマーク関数では異なる進化ダイナミクスを示し設計対象に依存しない探索が可能であることがわかった.
(3)分散環境共進化シミュレータの開発
備品として導入したサーバ及び複数のクライアント計算機を,ネットワークを介して接続し,共進化計算用の分散環境を構築した.(2)において構築した分散環境下に対応可能な共進化型計算手法のアルゴリズムを導入し,高速に計算が行えることを確認した.
以上により,本研究では分散環境下の共進化に対する基礎理論を基にアルゴリズムを提案し,分散型集合知能体シミュレータを開発し,その有効性を確認した.
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