ベイジアンネットワーク推定による確率モデル遺伝的プログラミング
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概要
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Genetic Programming (GP) is a powerful optimization algorithm, which employs the crossover for genetic operation. Because the crossover operator in GP randomly selects sub-trees, the building blocks may be destroyed by the crossover. Recently, algorithms called PMBGPs (Probabilistic Model Building GP) based on probabilistic techniques have been proposed in order to improve the problem mentioned above. We propose a new PMBGP employing Bayesian network for generating new individuals with a special chromosome called expanded parse tree, which much reduces a number of possible symbols at each node. Although the large number of symbols gives rise to the large conditional probability table and requires a lot of samples to estimate the interactions among nodes, a use of the expanded parse tree overcomes these problems. Computational experiments on two subjects demonstrate that our new PMBGP is much superior to prior probabilistic models.
- 社団法人 人工知能学会の論文
- 2007-11-01
著者
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伊庭 斉志
東京大学大学院・電子情報工学専攻
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伊庭 斉志
東京大学大学院工学系研究科
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伊庭 斉志
通商産業省工業技術院電子技術総合研究所知能情報部推論研究室
-
長谷川 禎彦
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
伊庭 斉志
東京大学大学院 工学系研究科 電気系工学専攻
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