遺伝的ネットワークプログラミングによるエージェント志向プログラムの自動生成
| Project/Area Number |
12J07789
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
System engineering
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
李 冰 早稲田大学, 情報生産システム研究科, 特別研究員PD
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| Project Period (FY) |
2012 – 2013
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2013)
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| Budget Amount *help |
¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
Fiscal Year 2013: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2012: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | プログラムの自動生成 / 交叉演算 / 活用 / 頻繁ノード / 探査 / 可変ノードサイズ / 2項分布 / 交叉 / 検証用データ / Genotype/Phenotype変換 |
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| Research Abstract |
プログラムの自動生成は、人間のプログラマがコードを書くのではなく、何らかの機構によってプログラムを生成するプログラミングの一種である。それは、人工知能における重要な研究分野の一つである。それは、コンピュータを作ることができる、自動的に明示的プログラミングなしで問題を解決。遺伝的プログラミング(Genetic Network Programming, GP)はこの研究分野におけるパラダイムである。遺伝的プログラミングに由来し、遺伝的ネットワークプログラミングは、この研究ではプログラムを自動的に生成するために使用されます。GNPは有向グラフ構造を持つ進化論的計算手法であり、プログラムの自動生成に適している。
GNPの表現能力を高めるために, 可変サイズGNPが検討されている。可変サイズGNPに関してですが、GNPのノードサイズを可変にするためには、進化の交叉演算に特殊な工夫をする必要があります。しかし、一般には、ノードサイズを可変にすると、特にGNPの場合にはノード遷移が大きく変化し良好なビルディングブロックが壊れるため、新しい方式の開発が求められていました。この問題を解決するため、2項分布(Binomial Distribution)を用いて、個体間で交換するノード数を確率的に決定し、また、交叉確率を設定する方式を提案しています。
また、可変サイズのGNPで頻繁に使用されるノードを活用してGNPの性能を向上させるために新たなメカニズムを開発しました。新しいメカニズムは活用と探査のバランスをとることができます。
タイルワールドでのシミュレーションの結果、この方式が従来の固定サイズのGNPより優れていることを明らかにしています。また、進化の途中でValidation Data(検証用データ)を用いて適合度が極大になる世代を探し、これにより、最適なノードサイズを決定する方式を提案しています。
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| Strategy for Future Research Activity |
(抄録なし)
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
