多目的GAを用いたロボットの行動決定ネットワークの進化的獲得
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概要
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近年, ロボットの行動決定ニューラルネットワークの構造および結合荷重を, 遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて進化的に獲得する研究が行われている.しかし, 複雑な環境に適応可能なネットワークを進化的に獲得するためには, 進化の方向の鍵を握る適合度関数を適切に設定する必要がある点, また, ある環境に特化した適合度関数を用いる場合, その環境に対して過学習の状態となって汎化性が下がり, 別の環境への適応能力が低下する点が問題となりうる.そこで本論文では, 複数の目的関数を適合度関数として持つロボットが, それらに対するパレート最適解を与える行動決定ネットワークを進化的に獲得するための方法として, 多目的遺伝的アルゴリズムMOGAをすべての目的をバランスよく達成することに重点をおいて拡張した GA を提案する.そして, 本方法が上記の問題の解決に貢献することを経済追従タスク, 及びゴミ拾いタスクを用いて示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-03-16
著者
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渥美 雅保
創価大学工学研究科情報システム学専攻
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東原 智幸
創価大学大学院工学研究科情報システム工学専攻
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東原 智幸
創価大学工学部情報システム学科
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渥美 雅保
創価大学大学院工学研究科情報システム工学専攻
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