局所改善型遺伝的アルゴリズムの提案とファジィルールの発見(ファジィと遺伝的アルゴリズム)
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概要
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遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm : GA) に基づく機械学習にはミシガンアプローチとピッツアプローチの二つの手法が提案されている.ミシガンアプローチではプロダクションルール一つ一つを個体とみなし, 目的に対する各ルールの貢献度に応じて各個体の信頼度を決定し, GAを適用する.ピッツアプローチはプロダクションルールの集団を一つの個体とし, そのルール群がそれぞれ目的を達成する度合に応じてその個体を評価することで, 信頼度割り当てを不要としている.しかし, ルール個々の評価はなされないので特定のルール改善はなかなか進まない.本論文では, ルール群の局所改善を促進するGAを提案し, 機械学習に適用する.本手法においてはピッツアプローチと同様にルール群を一つの個体とするが, 信頼度割当てを必要とすることなく, 簡単にしかも効率よくルール群およびルール個々の改善を促進する.筆者らは本手法を局所改善型 GA と呼ぶ.本手法をロボットの移動障害物回避問題に適用し, ファジィ制御ルールの発見を行う.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1995-10-15
著者
-
古橋 武
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻
-
内川 嘉樹
名古屋大学大学院工学研究科
-
古橋 武
名古屋大学
-
前田 宏
鈴鹿医療科大
-
中岡 謙
名古屋大学 大学院 工学研究科:三洋電機(株)
-
内川 嘉樹
名古屋大学
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