2008 Fiscal Year Annual Research Report
分布推定型遺伝的プログラミングに基づく進化システムの構築に関する研究
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19300075
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
伊庭 斉志 The University of Tokyo, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
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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 |
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| Research Abstract |
本年度の研究では,プログラム進化のための分布推定モデルとしてさまざまなモデルを検証した.本研究では,複数の異種モデルを用いることを前提として,集団学習のアプローチに基づいてモデルを統合し,より頑強な推定手法を構築した.集団学習は,簡単な学習機械を組み合わせて複雑な機械を構成する機械学習の手法であり,計算量の削減や過学習の回避などの長所を有する.具体的には,異種モデルの推定結果を動的(競合的)に組み合わせる一方で,静的(協調的)に統合して新たな推定と仮説を生成する.またバギングやブースティングなどの機械学習の手法により,ブートストラップ法(例題からの復元抽出)を繰り返して擬似的にデータ(仮説)を作り,複数の遺伝的プログラムを独立に学習し,多数決により頑強な学習手法を確立することを試みた.これにより目的とするプログラム分布推定を効率的に導出するEDPアプローチの拡張を提案し、さまざまな応用問題においてその有効性を実験的に明らかにした.
具体的には、(1)音楽、(2)WWW上の擬人化エージェントキャラクタ、(3)ロボットの動作デザイン、の3つの分野に絞って、システムの有効性を明らかにした。
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