2009 Fiscal Year Annual Research Report
部分問題を構成しつつ探索する協調分散型進化計算による知識導出
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21700254
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
半田 久志 Okayama University, 大学院・自然科学研究科, 助教 (60304333)
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| Keywords | 協調分散型進化計算 / 分布推定アルゴリズム / 知識抽出 / クラスタリング / 測地距離 |
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| Research Abstract |
本研究では,部分問題に分割し,部分問題毎に並行して協調的にルール生成を行う新たな進化計算を提案し,提案手法をデータマイニングにおける知識導出に適用する.部分問題に分割することにより多様性を維持しつつ効率的にルール探索を行うことができることが期待される.提案手法では,精度を落とさない範囲で,世代毎に部分問題を構成する学習事例を部分問題間で複製・移動する.このことにより,探索中にルール生成に望ましい部分問題構成の最適化を行う.
このように,提案手法では,集団の分割と部分集団ごとに分布推定アルゴリズムを適用して知識抽出を行う.本年度の研究成果について,それぞれの項目について説明する.前半の集団の分割については,多様体学習の適用を検討した.これは,多次元空間に学習事例が分散しているときに,次元を縮約できるアルゴリズムである.多様体学習の本質である測地距離を用いることにより適切な集団の分割ができることを示唆した.一方,ルール抽出に用いる分布推定アルゴリズムの高性能化については,分布推定アルゴリズムを強化学習問題へと適用したEDA-RLの提案を行った.EDA-RLの新奇性が認められ,進化計算の最も権威のある国際会議であるACM SIGEVO Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO)の2009年の会議で最優秀論文賞が授与された.EDA-RLについては,さらに,人工知能学会研究会優秀賞(JSAI Incentive Award)が授与されることが決まった.
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Research Products
(16 results)
