評価関数の重みパラメータを推定する対話型遺伝的アルゴリズム(人工知能,データマイニング)
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概要
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遺伝的アルゴリズムによる最適化問題の解法において,解(個体)の評価値が明示的に定式化できないとき,ユーザが直接解の評価を繰り返すことにより最適解を得ようとする対話型進化計算(IEC)が知られている.IECの研究は盛んに行われているが,デザインの良し悪しのように,対象の多くは評価関数が全く定式化できない場合を想定していることが多い.しかし,明示的な評価関数が存在するが,そのパラメータがユーザによって異なる場合においてもIECが有効であると考えられる.そこで,本研究では評価関数が個別評価値の線形和で表され,それらの重要度がユーザによって異なる場合の対話型遺伝的アルゴリズムを提案する.観光スケジュール作成問題などの実問題に適用して本手法の有効性を示す.
- 2011-11-01
著者
-
後藤 正幸
早稲田大学理工学術院
-
石田 崇
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
後藤 正幸
武蔵工業大学環境情報学部
-
後藤 正幸
早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科
-
後藤 正幸
早稲田大学創造理工学部
-
石川 英太郎
早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻
-
後藤 正幸
早稲田大学
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