進化学習システムの動的環境における様々な適応メカニズムの発現

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
動的環境下で進化学習する集団の特徴と様々の適応メカニズムの発現を研究した。佐々木は初めてダーウィン型集団とラマルク型集団の適応の差を示した。我々は単純な連続値関数モデルで、そのメカニズムを調べ次のような結果を得た。動的環境下ではダーウィン型集団が安定して適応する。しかし、それは、環境の不連続変化に起因している。ダーウィン型集団は、同じ環境が長く続いた時、過適応をし、適応度が突如急降下する時がある。また、それは、環境変化の周期と進化の速度の増大により亢進される。環境の連続変化ではラマルク型集団がすばやく適応する。さらに、我々は、これらをひきおこすメカニズムを簡単に説明した。また、2倍体の集団で実験をし、様々適応メカニズムが生成消滅することを示した。
一般社団法人情報処理学会の論文
2000-01-12

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク