| 研究概要 |
本年度の研究成果としては, ますこれまでに開発した熱力学的遣伝アルゴリズムにおける演算子に基準を置く解析手法について, 例題としてナップサック問題, NK問題およびだまし問題を用いて数値案験と理論的解析を行った。また、各演算子間の結合関係を任意に設定可能な新しい機構の進化型計算を開発し, これまでに得られた理論的知見を具体的に応用可能とした。また, 「累積個体種数」という新しい指標を導入し, 進化型計算の探索空間における解のサンプリング効率について定量的に示した.
次に, 遺伝的プログラミング (GP) において申請者が新手法として考案している簡約化手法を理論的に整備し, これまで対象としてきた算術式型, 論理式型および決定木型の発展として, 簡約化が困難なロイヤルツリー問題に提案手法を適用し、その効果および限界について示した. また, 問題の難易度と簡約化率の関係を示し, GP-hardな問題とbloatの関係について定量的な結果を示した.
最後に, 簡約化を用いるGPをデイトレードエージェントの進化という実問題に適用し, 大きな成果を上けた、これまでのGPによる投資戦略の研究はボートフォリオの組合せの探索や時系列予測に関するものがほとんどであり, デイトレードで重要とされている板情報を利用する研究はまったくなされてこなかったが, 簡約化を併用するGPにより界的にも斬新な板情報のみを用いて実際のトレードに近い戦略を得ることに成功した.
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