エージェントの行動学習問題におけるGAとGPの特性解析とハイブリッド化による性能向上
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概要
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本研究では, 遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミングが行動ルール学習において, どのような点に優れているか両者の特徴と性質を明らかにする.実験では, ある仮想的なフィールド上においてエージェントがある制約に従い, スタートからゴールまで移動する制限付き最短経路問題をタスクとして用い, 両手法を比較した.実験結果より, 遺伝的プログラミングの方が不完全情報に対して頑健であり, 探索能力に優れていることが示された.また, 遺伝的アルゴリズムと遺伝的プログラミングの長所を考察し, ハイブリッド化した手法を提案し, 更なる性能向上を図る.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-11-08
著者
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院医学工学総合研究部
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鍋島 英知
山梨大学大学院医学工学総合研究部
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岩沼 宏治
山梨大学工学部
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鍋島 英知
山梨大学工学部コンピュータ・メディア工学科
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西村 崇征
松下ソリューションテクノロジー株式会社
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西村 崇征
山梨大学大学院工学研究科博士前期課程電子情報工学専攻
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