遺伝的ネットワークプログラミングを応用した状態遷移グラフの獲得(「21世紀の知識情報科学に向けて」,及び一般)
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概要
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未知の有限状態機械(FSM)の入出力系列(訓練系列)から,そのFSMの状態遷移グラフ(STG))を獲得する手法を提示する.本手法は遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)の枠組みに基づいている.個体群は有向グラフであるSTGの集合であり,これらに対して交叉,突然変異などの遺伝的操作を繰り返し適用することにより,訓練系列に対して無矛盾なSTGの獲得を試みる.訓練系列に対して無矛盾,かつ状態数が少ないSGを獲得するため,適合度は,訓練系列を個体に印可するととによっそ得られる出力系列と訓練系列における出力系列との差およびSTGの状態数に基づいて評価している.また突然変異を実施する部分構造をヒューリスティクスを用いて選択し,探索の高速化を試みている.さらに遺伝的操作では,意味のない状態,有向辺を削除するガベージコレクションを確率的に実施している.本手法を実装しMCNSベンチマークを用いた評価実験を行った結果,ほとんどFSMに対して,訓練系列に無矛盾なSTGを獲得できることが示された.最後に,実際のエージェント環境に本手法を適用するために必要となる,改良の指針についても言及する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-24
著者
-
高橋 健一
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
上田 祐彰
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
宮原 哲浩
広島市立大学
-
岩根 典之
広島市立大学情報科学部
-
岩根 典之
広島市立大学
-
岩根 典之
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
高橋 健一
広島市立大学
-
Miyahara Tetsuhiro
The Graduate School Of Information Sciences Hiroshima City University
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