1-101 学習・進化型遺伝的ネットワークプログラミング
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概要
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A new evolutionary model named "Genetic Network Programming, GNP" has been proposed. GNP represents its solutions as network structures, which realizes better expression ability than GA and GP which use string and tree structures, respectively. GA, GP and the conventional GNP are based on offline learning, so it is difficult to adapt to the dynamical environments because offline learning methods cannot change their solutions until one generation ends. In order to adapt to dynamical environments quickly, the basic studies of online learning of GNP have been done. In this paper, GNP Learning and Evolution is proposed in order to acquire to explore the wide space of solutions using offline learning effectively avoiding ineffective trials.
- 2002-11-14
著者
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
村田 純一
九州大学大学院 システム情報科学府
-
胡 敬炉
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
胡 敬炉
九州大学 大学院 システム情報科学院
-
Murata Junichi
Department Of Electrical And Electronic Systems Engineering Faculty Of Information Science And Elect
-
Murata Junichi
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
胡敬 炉
九州大学
-
間普 真吾
九州大
-
村田 純一
九州大学 大学院 システム情報科学院
-
間普 真吾
早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科
-
村田 純一
九州大学
-
村田 純一[他]
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
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