研究課題
本研究では,暗黙で曖昧な嗜好と明確な最適化指標との双方をもとに最適化を行う問題において,システムと利用者が協調して最適化を行う方式を開発した.本年度は,下記について研究を行った.3) 4種類の問題における協調型最適化システムの開発:本研究が対象とする4種の問題クラスのうち,平成23年度に実装を行った3種のクラスにおいて評価実験を行った.また,動画像生成問題の具体的な問題例として動画像ダイジェスト生成に着目し,システムを実装した.4) 各問題における検証と開発指針の策定:3種のクラス(静止画像生成問題,文章生成問題,ネットワーク生成問題)における評価実験の結果を解析した.比較的短時間の評価実験を行ったためか,提案するCEUSの持つ利点のうち,利用者の収束的な思考を支援する利点が,各問題に共通してみられた.静止画像生成問題では,問題が比較的単純であるため,被験者の発散的思考を支援できることも確認できた.一方で,より複雑な問題である文章生成問題およびネットワーク生成問題では,システムによる自動探索の時間を実験中に十分にとることができなかったために,発散的思考の支援の効果が限定的であった.進化計算による探索領域の集中化と多様化の制御に関しても同様に,利用者の集中的,発散的思考に大きく作用する.CEUSは利用者により利用者とシステムの間での探索の役割分担が自在に調整できる点に特徴があり,利用者によって役割の推移が異なる.このため,対象問題や利用者によってはシステムによる探索を十分に行わない場合がみられた.このような場合,進化計算が持つ集中化と多様化のバランスが適せずに利用者の思考を十分に支援できない.対象問題,利用者とシステムの間での役割分担の状況に応じて,システムによる探索における制御パラメータを適応的に調整することで,利用者の思考をより効果的に支援できると考える.
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情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用
巻: 印刷中 ページ: 未定
電子情報通信学会論文誌D
巻: Vol.J96-D,No.8 ページ: 未定
進化計算学会論文誌
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DOI:
http://dx.doi.org/10.11394/tjpnsec.3.85
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Artificial Life and Robotics
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10.1007/s10015-012-0049-x