| 研究課題/領域番号 |
23500288
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
鶴田 節夫 東京電機大学, 情報環境学部, 教授 (00366395)
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| 研究分担者 |
櫻井 義尚 明治大学, 総合数理学部, 准教授 (30408653)
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| 連携研究者 |
寺野 隆雄 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 教授 (20227523)
喜多 一 東京工業大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (20195241)
池田 心 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (80362416)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 遺伝的アルゴリズム / 強化学習 / 自律協調 / 事例ベース / 人間中心 / GA / 文化遺伝子 / GA：遺伝的アルゴリズム / 配送 / 最適化 / 事例 / 人間的制約 / 多様性 / 進化知能 / 自律分散 / 進化型知能化方式 / 問題パターン / 分散並列進化方式 / 多様性エントロピー / パラメータ制御 / 適応的制御 / ヒューリスティクス / メタヒューリスティクス |
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| 研究成果の概要 |
多点探索特性を利用して長期的に得られる報酬を最大化するのが特徴の強化学習GA（GA：遺伝的アルゴリズム）を提案した。それでも、パラメータが多すぎ完全な解決にいたらなかった。このため、最適性だけでなく多様性も考慮して並列分散処理を行う自律協調GA方式および事例とGAを結合し且つ遺伝子操作を順路保存の容易な最近挿入型に限定して文化遺伝子的な仕組みを実現する事例ベース人間中心GA方式を提案した。これらにより、世界トップの効率を誇るLKHでさえ弱い問題に対しても、要求する最適性・応答性が確保できた。また、順路の大幅な変更は好まない等の人間的・文化的要素も考慮した実用的な配送ルート最適化を可能とした。
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