| 研究課題/領域番号 |
17360186
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
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| 研究分担者 |
古月 敬之 早稲田大学, 大学院情報生産システム研究科, 助教授 (50294905)
間普 真吾 早稲田大学, 理工学術院, 客員講師(インストラクター) (70434321)
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| キーワード | 進化型計算 / 学習 / 共生 / 機能局在 / 共生 / マクロノード |
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| 研究概要 |
本年度では、これまで提案した有向グラフを遺伝子とする遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を次の応用分野へ展開を行い、その有効性を数値シミュレーションを通して明らかにした。
(1)エレベータグ管理システム
次期エレベータである行先階指定を行うポート式エレベータおよび2階建のダブルデッキエレベータの最適エレベータ群管理制御アルゴリズムをGNPで構成した。
(2)データマイニング
データベース内の相関ルールを抽出するアルゴリズムをGNPで構成し、従来の決定木等の方式と比較し重要ルールの抽出の点でGNPが優れていることを明らかにした。
(3)人工市場
GNPで株価を予測し株の売買を決定する方式が、従来のニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムに比較し、各種の売買の指標を組合わせることが可能な点で優れていることを検証した。
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