研究課題
基盤研究(B)
本研究では,「進化発生アプローチ」という考えに基づいて,新奇なプログラム進化の手法(発生型遺伝的プログラミング)を構築する.従来の遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)では,(1)探索が必ずしも効率的でない,(2)探索過程で表現型が複雑化して空間計算量が莫大になる,(3)進化の結果として得られた表現の頑強性が必ずしも高くない,などの点が指摘されていた.そこで本研究では,遺伝子ネットワークの枠組みを利用して遺伝的プログラムを生成し,頑強な動的適応システムを実現した.
すべて 2018 2017 2016 2015 2014 その他
すべて 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 4件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 4件、 謝辞記載あり 3件) 学会発表 (15件) (うち国際学会 6件) 図書 (8件) 備考 (3件)
PLOS ONE
巻: 12 号: 12 ページ: 1-13
10.1371/journal.pone.0167162
PLoS ONE
巻: 10 号: 1 ページ: 1-21
10.1371/journal.pone.0116258
IEEE Transactions on Evolutionary Computation
巻: 19 号: 3 ページ: 374-386
10.1109/tevc.2014.2326863
Swarm and Evolutionary Computation
巻: 23 ページ: 1-10
10.1016/j.swevo.2015.02.002
Journal of Computer Science
巻: 10 ページ: 2640-2652
International Journal of Computer Theory and Engineering
巻: 7 ページ: 97-102
http://www.iba.k.u-tokyo.ac.jp/
http://www.iba.t.u-tokyo.ac.jp/