| 研究課題/領域番号 |
06402060
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
星野 力 筑波大学, 構造工学系, 教授 (30027130)
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| 研究分担者 |
徳永 隆治 筑波大学, 電子情報工学系, 助教授 (30212070)
徳永 幸彦 筑波大学, 生物科学系, 助手 (90237074)
寺野 隆雄 筑波大学, 社会工学系, 助教授 (20227523)
葛岡 英明 筑波大学, 構造工学系, 講師 (10241796)
岩田 洋夫 筑波大学, 構造工学系, 助教授 (60184884)
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| キーワード | 中立進化 / 仮想現実 / カオス / 分岐図 / 人工生命 / 人工生命アート |
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| 研究概要 |
ロボットの巡行学習に関しては、中立遺伝子の進化における役割を明らかにするためにモデルにおける行動獲得の進化に関し染色体内部から解析を行なった。実験の結果、中立遺伝子が大進化に貢献するという仮説を支持する結果が得られた。しかしながら進化速度の点では中立遺伝子の有効性を支持するケースとその逆のケースが見られた。今後、進化的計算やGAによる最適化計算などの工学的応用においても、中立遺伝子の積極的利用を考慮することは重要である。仮想現実に人工生命的手法を導入した研究では、自律的なエージェントと複数の人間とのインタラクションを通じてシリコン仮想世界で人間の創造力を越えた独創的な形態形成を行なうことができるようなシステムを構築した。カオス理論を利用した研究関しては、分岐図再構成法を拡張し、カオス的時系列データに対する新しい認識法を構築した。ここで、対象となる未知力学系は観測ノイズ下における時間連続力学系であり、"異なる制御係数における幾つかの信号のみ"から力学系の制御係数族を推定し、これによって未知の時系列データを認識する方法である。この手法の特徴は、対象とする力学系係数族における制御係数あるいは関数関係等の情報を一切未知と仮定するところにあり、従来のシステム同定とは全く違った方法論を与えている。グラフィックアートにおいては、河口らによって引続き人工生命的な手法を用いた成長モデルが発表された。以上の成果の多くは平成8年度に日本で開催されるAlife-Vで発表される予定である。
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