２点嗜好法を適用した複数参加型トーナメント方式を用いた対話型遺伝的アルゴリズム

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本論文では，多くの人の感性を用いた対話型進化計算（Interactive Evolutionary Computation：以下 IEC）として，２点嗜好法を適用した複数参加型トーナメント方式を用いた対話型遺伝的アルゴリズム（Interactive Genetic Algorithm：以下 IGA）を提案する．これまでに提案されている多くのIECシステムは，ユーザが１個人の場合を対象としている．このため，多くの人が納得する解を得ることができない．そこで本論文では，Web上から多くのユーザの感性を投票として獲得し，IGAの解評価に用いることを想定した多人数参加型のシステムを提案する．提案システムのように，多くの人が投票により解評価を行うIECインタフェースとして，これまでに複数参加型トーナメント方式が提案され，シミュレーションにおいて有効性が検証されている．しかし，実際のWebシステムなどで投票獲得を想定した場合，投票に参加するユーザ数を推定することは困難である．そのため，複数参加型トーナメント方式においては，解評価に必要な投票数を獲得できず，トーナメント対戦を進行させることができないといった問題が想定される．このような問題を解決するためには，獲得した投票の効率的な利用が求められる．そこで，統計的手法である２点嗜好法により，トーナメント対戦の勝敗結果を判定しトーナメントの効率化を図る．２点嗜好法の適用により，投票開始からより早い段階で解候補の優劣を判定できると考えられる．本論文では，シミュレーションにおいて，提案手法の有効性を検証した．シミュレーションにおいては，実際のユーザの代わりにビット列で作成された評価エージェントが解評価を行う．シミュレーション結果より，提案手法において，解評価に必要な投票数が約80％減少されることが確認された．さらに，従来の複数参加型トーナメント方式を比較手法とした性能比較を行った．その結果，提案手法は，トーナメントの効率化という観点より，有効であることが確認された．

２点嗜好法を適用した複数参加型トーナメント方式を用いた対話型遺伝的アルゴリズム

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