2009 Fiscal Year Annual Research Report
遺伝的ネットワークプログラミングと遺伝的関係プログラミングの融合に関する研究
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20360179
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
平澤 宏太郎 Waseda University, 理工学術院, 教授 (70253474)
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| Keywords | 進化論的計算手法 / 達伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール |
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| Research Abstract |
本年度は、遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)と遺伝的関係アルゴリズム(GRA)の汎用性の向上のため、それらのアルゴリズムの改良を行い、あわせてデータマイニング、株式売買、交通流予測への応用を行った。主な研究成果は以下のとおりである。
(1)GNPを用いたデータマイニングアルゴリズムはデータベースから多くの興味深いルールを効率的に抽出できることが特長であるが、ファジイメンバーシップ関数を導入することでルール抽出の効率が向上した。
(2)GNPの進化に従来の交叉や突然変異ではなくEstimation of Distribution Algorithm(EDA)を用いてデータマイニングを行い、より効率的にルール抽出を可能にする手法を提案した。これは前世代で選択された個体から計算される確率分布に基づいて新しい個体を生成するものである。本手法を交通流予測問題に適用し、予測に必要な時系列ルールが従来手法と比べてより多く抽出できることが明らかになった。
(3)GRAを用いて各金融商品間のリスクを考慮したβポートフォリオを実現した。株価指数、債権、為替取引に関するポートフォリオを構築し、その利益率に関する分析を行った。
(4)GNPで抽出された多数のルールの中から有効なルールをGRAで選択する方式を開発し、より重要なルールを選択し冗長なルールを削除することが可能になった。具体的には、抽出されたルール同士の距離を計算しそれを最大化するようGRAを進化させることで有効なルールを選択する。このGNPとGRAの融合方式を分類問題に適用し他手法と比べて優れていることを明らかにした。
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