• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2020 年度 実績報告書

解の性能根拠を示す説明可能な進化計算

研究課題

研究課題/領域番号 20H04254
配分区分補助金
研究機関横浜国立大学

研究代表者

中田 雅也  横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00781072)

研究分担者 白川 真一  横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 講師 (90633272)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2025-03-31
キーワード最適化 / 進化計算 / 進化的ルール学習
研究実績の概要

本年度は説明モデルの設計および進化的関数同定の構築を目的とし、これを達成するとともに、申請者の進化的ルール学習への搭載から実数値報酬環境の理論整備まで構築したことを根拠として当初計画以上の進展があった。
まず説明モデルの設計では、同モデルを木構造型の区分的関数表現を採用することで、同モデルの適用可能境界(説明モデルの有効範囲)、重要変数、変数間依存関係を捕捉可能とした。次に、一般的な進化的関数同定手法を、設計した区分関数表現に対応できるように拡張した。具体的には、適用可能境界を示す区分範囲の上下限値を進化的に最適化することで、区分範囲および関数構造を同時に最適化する枠組みを構築した。
この方法を、申請者の進化的ルール学習に搭載し、各ルールが独立して区分範囲の関数同定を行うことで、非連続関数を不連続点ごとに細分化して関数モデルを同定可能な方法が構築できた。この方法を、申請者の進化的ルール学習に搭載し、各ルールが独立して区分範囲の関数同定を行うことで、非連続関数を不連続点ごとに細分化して関数モデルを同定可能な方法が構築できた。実際の目的関数は必ずしも不連続ではないが、優良な解構造の傾向が異なる場合が普通であり、構築手法を用いれば傾向ごとに説明モデルが構築できるようになる。つまり、最適化された解群が良い根拠は複数存在するが、それぞれの根拠を1試行だけで獲得できる基盤技術が完成した。また、最も正確なルール(同定関数)の識別を理論的に保障することで進化的最適化を促進するために、有限離散値報酬環境における学習最適性理論を構築した。同理論は、報酬数を限りなく大きくすることで、事実上実数値報酬環境にも(理論上は)適用できる。今後は、同理論を用いて進化的ルール学習の性能向上を達成することを目指す。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

本年度は説明モデルの設計および進化的関数同定の構築を目的としており、これらの課題を達成した。加えて、次年度の計画であった、同定手法と申請者の進化的ルール学習法への搭載が完了し、今後は性能改善に向けた細かなチューニングを行う。加えて、性能改善に有効な手法として理論整備に着手しており、最も正確なルールを識別可能な理論条件を特定した。

今後の研究の推進方策

構築手法の有効性は数次元の問題に限定され、次元が増えると計算時間が指数的に増加し、説明モデルが必要以上に細分化され同定精度が低下する問題を明らかにした。したがって、計算コストの削減、次元増加に対するスケーラビリティの向上に次年度取り組む。
このために理論構築を整備しており、今後は理論条件を満たすように構築手法を改良することで理論的側面から性能を改善する。加えて、計算コスト増加のボトルネックである、区分範囲と関数同定モデルの同時最適化に関しては、アプローチを見直す必要があるかもしれない。例えば、区分範囲の最適化は、高速な既存決定木構築手法などで代用できる可能性がある。この点も検討してく行く。

  • 研究成果

    (16件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件) 学会発表 (13件) (うち国際学会 6件)

  • [国際共同研究] ヴィクトリア大学ウェリントン(ニュージーランド)

    • 国名
      ニュージーランド
    • 外国機関名
      ヴィクトリア大学ウェリントン
  • [雑誌論文] Learning Optimality Theory for Accuracy-Based Learning Classifier Systems2021

    • 著者名/発表者名
      Nakata Masaya、Browne Will N.
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Evolutionary Computation

      巻: 25 ページ: 61~74

    • DOI

      10.1109/TEVC.2020.2994314

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Particle swarm optimization of silicon photonic crystal waveguide transition2021

    • 著者名/発表者名
      Shiratori Ryo、Nakata Masaya、Hayashi Kosuke、Baba Toshihiko
    • 雑誌名

      Optics Letters

      巻: 46 ページ: 1904~1904

    • DOI

      10.1364/OL.422551

    • 査読あり
  • [学会発表] Comparison of Adaptive Differential Evolution Algorithms on the MOEA/D-DE Framework2021

    • 著者名/発表者名
      Kei Nishihara and Masaya Nakata
    • 学会等名
      2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation
    • 国際学会
  • [学会発表] Convergence Analysis of Rule-Generality on the XCS Classifier System2021

    • 著者名/発表者名
      Yoshiki Nakamura, Motoki Horiuchi, and Masaya Nakata
    • 学会等名
      Genetic and Evolutionary Computation Conference 2021
    • 国際学会
  • [学会発表] MOEA/D-S3: MOEA/D using SVM-based Surrogates adjusted to Subproblems for Many objective optimization2020

    • 著者名/発表者名
      Takumi Sonoda and Masaya Nakata
    • 学会等名
      2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation
    • 国際学会
  • [学会発表] Competitive-Adaptive Algorithm-Tuning of Metaheuristics inspired by the Equilibrium Theory: A Case Study2020

    • 著者名/発表者名
      Kei Nishihara and Masaya Nakata
    • 学会等名
      2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation
    • 国際学会
  • [学会発表] Self-adaptation of XCS learning parameters based on Learning theory2020

    • 著者名/発表者名
      Motoki Horiuchi and Masaya Nakata
    • 学会等名
      Genetic and Evolutionary Computation Conference 2020
    • 国際学会
  • [学会発表] An Overview of LCS Research from IWLCS 2019 to 20202020

    • 著者名/発表者名
      David Patzel, Anthony Stein, Masaya Nakata
    • 学会等名
      Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 2020
    • 国際学会
  • [学会発表] Cartesian Genetic Programming を用いた進化的ルール学習による区分的関数同定2020

    • 著者名/発表者名
      栗山正輝, 濵﨑光希, 中田雅也
    • 学会等名
      第14回進化計算シンポジウム
  • [学会発表] 高次元かつ高計算コストな多目的最適化におけるサロゲート進化計算の設計指針2020

    • 著者名/発表者名
      園田拓海, 中田雅也
    • 学会等名
      第14回進化計算シンポジウム
  • [学会発表] 進化的ルール学習におけるルール汎用性の理論解析2020

    • 著者名/発表者名
      中村嘉来, 堀内素貴, 中田雅也
    • 学会等名
      第14回進化計算シンポジウム
  • [学会発表] 確率的ローカルサーチを取り入れた進化的ルール学習2020

    • 著者名/発表者名
      掛見弘貴, 堀内素貴, 中田雅也
    • 学会等名
      第14回進化計算シンポジウム
  • [学会発表] 分類型と近似型のハイブリッドサロゲートに基づく粒子群最適化法2020

    • 著者名/発表者名
      宮原悠司, 園田拓海, 西原慧, 中田雅也
    • 学会等名
      第14回進化計算シンポジウム
  • [学会発表] 自己適応型差分進化法におけるアルゴリズム構成の事前検証フレームワークによる性能の向上2020

    • 著者名/発表者名
      西原慧, 中田雅也
    • 学会等名
      研究報告数理モデル化と問題解決,
  • [学会発表] 決定的ルール修復機構を搭載した進化的ルール学習2020

    • 著者名/発表者名
      濵﨑光希, 中田雅也
    • 学会等名
      第64回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文予稿集

URL: 

公開日: 2021-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi