対話的遺伝アルゴリズムのニューラルネットワーク学習等価性(進化的計算I)
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概要
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近頃,遺伝的アルゴリズムにより人間の感性情報を対話的に最適化する研究が多々行われている.その際,人間が各個体に対して直接評価値を入力するマンマシンであるがゆえの疲労が大きな問題であった.この問題を解決するために,進化の過程をニューラルネットワークにより学習し,自動的に最適化させることで疲労を軽減することが本研究のねらいである.前段階としてその機能を確認するために,多峰性関数の最適値を求めることが容易に可能な遺伝的アルゴリズムの進化の過程を階層型ニューラルネットワークに学習させることによって,最適値を求め,遺伝的アルゴリズムと等価な働きが可能であるかを検討する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-11
著者
-
森 康久仁
千葉大学大学院融合科学研究科
-
松葉 育雄
千葉大学大学院融合科学研究科
-
松葉 育雄
千葉大学工学部
-
森 康久仁
千葉大学工学部
-
魚住 愛
千葉大学大学院自然科学研究科
-
魚住 愛
千葉大学大学院 自然科学研究科 知能情報工学専攻
-
松葉 育雄
千葉大学工学研究科教授
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