適応的ノード選択による遺伝的プログラミングの効率改善 (<特集>ITSとモバイルコンピューティング)
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概要
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遺伝的プログラミング(GP)は, 問題を解決するための計算機プログラムを探索する進化型探索アルゴリズムである. GPを用いて問題解決を行うためには, GPが生成するプログラムの中に用いられるノードとして, 対象問題における十分な情報が利用できる必要がある. 反面, 与えられたノード集合が冗長である場合は, GPにおける探索空間が大きくなり, GPの探索性能は低下することになる. 本論文では, GPによる問題解決において冗長なノード集合から有用なノードを獲得するための新しいアプローチに関して述べる. 我々は, 冗長なノード集合から無用なノードを削除するために, ノードの重みに基づいた適応的な突然変異手法を提案し, 記号当てはめ式問題を用いた実験で, 提案した手法が有用なノードを効果的に選択しGPの効率を改善することを示した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2001-07-15
著者
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西原 清一
筑波大学非数値処理アルゴリズム研究室
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西原 清一
筑波大学工学研究科電子・情報工学系
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玉 秀列
筑波大学工学研究科電子・情報工学系
-
宮下 和雄
筑波大学工学研究科電子・情報工学系:独立行政法人産業技術総合研究所
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