研究課題
基盤研究(C)
本研究で得られた研究成果をまとめると以下のようになる。 1)非定常複数教師環境中で動作する階層構造学習オートマトンの学習アルゴリズムを提案し、最適パスへの収束定理を与えた。2) これまでに開発された優れた学習アルゴリズムDGPAを階層構造学習オートマトンのアルゴリズムとして使用できる形に拡張し、最適パスへの収束性に関する定理を導いた。更に、移動ロボットの迷路通過問題に関する計算機シミュレーションを行い、その有効性を確認した。3) 未知複数教師環境の特性がある時刻を境として突然変化するような非定常環境における階層構造確率オートマトンの学習的性能に関して、我々の提案した学習アルゴリズムと、DGPAの拡張学習アルゴリズム、更に、Papadimitriouらによって提案されたSE_<RI>学習アルゴリズムの拡張アルゴリズムと様々な条件のもとで計算機シミュレーションによる比較を行い、我々の提案した学習アルゴリズムが優れていることを確認した。4) 地球環境問題を取り扱った著名なCOMMONSゲームに対して、2種類の進化計算法(MOEA-II並びにFEP)を活用することにより、新しい配点法を見出すという試みを行った。得られた新しいゲームのルール(配点法)は、ゲームプレーイング自体をより興味深くさせるものであった。5) ニューラルネットを活用することにより、株価の長期移動平均線と短期移動平均線の2種類の交わり(GCとDC)を予測することを試みた。そして、この予測に基づいた株式売買意思決定支援システムは、株価を取り巻く変化の激しい環境に対して、非常に適応性が高いことが確認された。
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