Explainable Evolutionary Computation

• Project/Area Number: 20H04254
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Yokohama National University
• Principal Investigator: 中田 雅也 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00781072)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 白川 真一 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 講師 (90633272)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000); Fiscal Year 2021: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2020: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
• Keywords: 進化計算 / 説明可能性

Outline of Research at the Start

本研究では、説明可能なAI技術(XAI)として位置付けられる進化的ルール学習を最適化分野へ展開することで、「最適解に対する根拠の説明」が求められる実現場の最適化ニーズを満たす説明可能な進化計算(XEC)を実現する。申請者が構築してきた進化的ルール学習の高信頼・高性能化技術を駆使することで、最適解の導出と最適解の性能根拠を示す説明モデルの獲得を同時に達成する。本研究は、Black Boxとして閉じられた最適化対象物に対する挙動の理解や最適化戦略の抽出といった、ヒトの知能増幅にも波及可能な進化計算の新たな適用価値を創出することで、新しい最適化のパラダイムの開拓を目指す。