| 研究概要 |
本研究では,GP(遺伝的プログラミング)とは異なるメカニズムでプログラム進化を行う手法を提案する.研究の目標は,「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」に基づいて遺伝的プログラミングを拡張し,より頑強な自動プログラミング手法を実現することである.具体的には以下の項目について実験を行った。
1.EDP(分布推定型遺伝的プログラミング)の基本部分の設計を行った.特に分布推定を効率的に導くためのプログラム内の変数に関する因果関係モデルの開発,及び分布モデル推定方法の効率的実装を実現した.
2.プログラム進化にはある種の拘束条件での準最適値の探索が不可欠である.そのために,構築したEDPの基本的な探索能力の検証をする.具体的には様々なベンチマーク問題に対して空間/時間計算量を従来の遺伝的プログラミングと比較し,探索能力を解析した.この結果に基づき可能な改良を行った.
3.EDPに基づいて進化システムを構築し,さまざまな工学的応用に適用可能なプログラム進化の枠組を実現した.
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