適応型GP-オートマトンによる迷路探索
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概要
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一般に, 同一の入力に対して場合に応じて異なる出力をしなくてはならないような問題に遺伝的プログラミング(GP)を適用するのは困難である.本報告では, このような問題を解く手法としてAshlockが提案しているGP-オートマトンを拡張した適応型GP-オートマトン(AGPA)を提案する.AGPAは問題を解くために必要な状態数を進化過程で自動的に獲得するため, 未知の環境に対しても状態数の設定に対する試行錯誤を必要としない.AGPAの性能を示すために迷路探索問題を設定し実験を行った.結果, 様々な迷路に対して最適解を得ることが出来た.また, GP-オートマトンとの比較を行い, AGPAの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-21
著者
-
片岡 寛明
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム創造専攻
-
長尾 智晴
東京工業大学工学部附属像情報工学研究施設
-
片岡 寛明
東京工業大学大学院総合理工学研究科物理情報システム創造専攻:(現)日本テレコム株式会社
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