| 研究概要 |
遺伝アルゴリズムによる適応,最適化について,遺伝子へのコーディングに冗長性を持たせ,動的な環境下での適応について環境変動の構造の遺伝情報としての獲得について考察した。
具体的には,環境として不規則に,あるいは周期的に,かつ一定の構造をもって変動する多変数の最適化問題群を考え,これの最適解を遺伝アルゴリズムにより適応的に探索することを試みた。なお,個体はニューラルネットワークで表現され,このネットワークを通じて,短期的なランダム探索が行なわれる。遺伝子情報はニューラルネットワークの構造と結合重みを規定し,これにより,短期的な探索を行なう空間を最適化すべき問題の空間に変換する。
計算機シミュレーションによる実験の結果,環境変動が比較的単純な構造をもつ場合には,ニューラルネットワークとして環境の構造を反映したものが得られた。また,類似の実験として,短期的な適応は行なわず,環境が空間に依存して変化する生態学的な系についてもシミュレーションを行なった。この場合,遺伝アルゴリズムとしては空間的な広がりを考慮して,選択・淘汰,交配が局所的に生じるものを用いた。この場合にも,環境変動が単純な場合にはやはり,ニューラルネットワークとして環境の構造を反映するものが得られた。
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