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研究分野別サイレントキーワード
「遺伝的アルゴリズム(GA)」とサイレントキーワードを含む研究
【情報学】人間情報学：MGG ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究(17700154)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX+MGG / ISM / 大谷構造 (他11件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程にお...
❏多峰性関数最適化における実数値遺伝的アルゴリズムの探索の効率化に関する研究(15700135)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / 関数最適化 / 変数間の依存関係 / 多峰性関数 (他10件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)は,多くの局所解をもつ多峰性の探索空間において大域的に良好な解を発見できる強力な近似解法として注目を集めている.GAによる関数最適化への接近においては,特に,UNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性のベンチマーク関数において良好な性能を示している.UNDX+MGGは,全ての変数間に強い依存関係が存在すると仮定して,全ての変数を同時にサンプリングしている.そのた...
❏多峰性関数最適化のための実数値遺伝的アルゴリズムのロバスト化に関する研究(13780287)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX / 関数最適化 / 棲み分け (他11件)
【概要】関数最適化問題を解決するための強力な最適化手法として,実数値遺伝的アルゴリズムUNDX+MGGがある.しかし,UNDX+MGGは,多様性を十分に保つために集団サイズを十分に大きくとったとしても,1)探索空間が有界な多峰性関数において最適解が探索空間の境界付近に存在する場合,2)多峰性関数において有望な局所解の存在する大谷の間口が最適解の存在する大谷の間口よりも広い場合に,最適解領域を十分にサンプリ...
【情報学】人間情報学：profit sharing ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏次世代進化・適応システムの基盤研究(13480089)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 実数値GA / UV構造 / k-tablet構造 / 強化学習 (他21件)
【概要】1.進化計算に関する研究成果 (1)非線形性・悪スケール性・多峰性をもった関数最適化問題に対してロバストな実数値GAとして,外挿的交叉EDX,交叉的突然変異ANSを提案した.(2)探索空間に大きな谷が複数存在して各谷に有力な局所解が存在する大域的多峰性下でGAが探索に失敗する現象を説明するUV構造仮説を提唱し,UV現象を回避する世代交代モデルISMを提案した.(3)稜構造に代表される悪スケール構造...
❏遺伝的進化に基づく発見的探索と機械学習(05452356)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究所, 教授 (40016697)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / コード化・交叉の役割 / 組合せ最適化 / 多目的最適化 / 強化学習 (他16件)
【概要】(1)進化型計算に関する研究成果 1)遺伝的アルゴリズムにおける交叉の役割の解析 交叉オペレータが探索に果たす役割を理論的に解析し、騙し境界定理を導いた。 2)コード化・交叉の評価基範の提案 モデル化の評価基範として完備性・健全性・非冗長性・形質遺伝性を提案した。 3)形質遺伝を重視したサブツアー交換交叉の提案とその応用 順序づけ問題を対象に形質遺伝性に優れたサブツアー交換交叉を提案した。 4)遺...
【情報学】人間情報学：多峰性関数 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏多峰性関数最適化における実数値遺伝的アルゴリズムの探索の効率化に関する研究(15700135)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / 関数最適化 / 変数間の依存関係 / 多峰性関数 (他10件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)は,多くの局所解をもつ多峰性の探索空間において大域的に良好な解を発見できる強力な近似解法として注目を集めている.GAによる関数最適化への接近においては,特に,UNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性のベンチマーク関数において良好な性能を示している.UNDX+MGGは,全ての変数間に強い依存関係が存在すると仮定して,全ての変数を同時にサンプリングしている.そのた...
❏多峰性関数最適化のための実数値遺伝的アルゴリズムのロバスト化に関する研究(13780287)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX / 関数最適化 / 棲み分け (他11件)
【概要】関数最適化問題を解決するための強力な最適化手法として,実数値遺伝的アルゴリズムUNDX+MGGがある.しかし,UNDX+MGGは,多様性を十分に保つために集団サイズを十分に大きくとったとしても,1)探索空間が有界な多峰性関数において最適解が探索空間の境界付近に存在する場合,2)多峰性関数において有望な局所解の存在する大谷の間口が最適解の存在する大谷の間口よりも広い場合に,最適解領域を十分にサンプリ...
【情報学】人間情報学：UNDX ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究(17700154)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX+MGG / ISM / 大谷構造 (他11件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程にお...
❏多峰性関数最適化における実数値遺伝的アルゴリズムの探索の効率化に関する研究(15700135)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / 関数最適化 / 変数間の依存関係 / 多峰性関数 (他10件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)は,多くの局所解をもつ多峰性の探索空間において大域的に良好な解を発見できる強力な近似解法として注目を集めている.GAによる関数最適化への接近においては,特に,UNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性のベンチマーク関数において良好な性能を示している.UNDX+MGGは,全ての変数間に強い依存関係が存在すると仮定して,全ての変数を同時にサンプリングしている.そのた...
❏多峰性関数最適化のための実数値遺伝的アルゴリズムのロバスト化に関する研究(13780287)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX / 関数最適化 / 棲み分け (他11件)
【概要】関数最適化問題を解決するための強力な最適化手法として,実数値遺伝的アルゴリズムUNDX+MGGがある.しかし,UNDX+MGGは,多様性を十分に保つために集団サイズを十分に大きくとったとしても,1)探索空間が有界な多峰性関数において最適解が探索空間の境界付近に存在する場合,2)多峰性関数において有望な局所解の存在する大谷の間口が最適解の存在する大谷の間口よりも広い場合に,最適解領域を十分にサンプリ...
【情報学】人間情報学：UV構造 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究(17700154)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX+MGG / ISM / 大谷構造 (他11件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程にお...
❏次世代進化・適応システムの基盤研究(13480089)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 実数値GA / UV構造 / k-tablet構造 / 強化学習 (他21件)
【概要】1.進化計算に関する研究成果 (1)非線形性・悪スケール性・多峰性をもった関数最適化問題に対してロバストな実数値GAとして,外挿的交叉EDX,交叉的突然変異ANSを提案した.(2)探索空間に大きな谷が複数存在して各谷に有力な局所解が存在する大域的多峰性下でGAが探索に失敗する現象を説明するUV構造仮説を提唱し,UV現象を回避する世代交代モデルISMを提案した.(3)稜構造に代表される悪スケール構造...
【情報学】人間情報学：アクタークリティック ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏重点サンプリングによる進化計算と強化学習の高速化と統合(16300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 遺伝アルゴリズム / 実数値GA / 強化学習 / 重点サンプリング (他16件)
【概要】重点サンプリングの考え方をベースに、進化計算と強化学習の高速化を図るとともに、両者の相補性に着目し、両者を適切に融合する手法を構築することを目的に研究を行い、以下の成果を得た。 (1)重点サンプリングを用いたGAによる強化学習 強化学習において過去の経験を有効に利用するために重点サンプリングと呼ばれる統計的手法に着目し、大域的最適政策を効率良く求める手法を提案した。重点サンプリングを用いてGAの親...
❏次世代進化・適応システムの基盤研究(13480089)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 実数値GA / UV構造 / k-tablet構造 / 強化学習 (他21件)
【概要】1.進化計算に関する研究成果 (1)非線形性・悪スケール性・多峰性をもった関数最適化問題に対してロバストな実数値GAとして,外挿的交叉EDX,交叉的突然変異ANSを提案した.(2)探索空間に大きな谷が複数存在して各谷に有力な局所解が存在する大域的多峰性下でGAが探索に失敗する現象を説明するUV構造仮説を提唱し,UV現象を回避する世代交代モデルISMを提案した.(3)稜構造に代表される悪スケール構造...
【情報学】人間情報学：ファジイ ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
【情報学】人間情報学：EDAアルゴリズム ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏分布推定型遺伝的プログラミングに基づく進化システムの構築に関する研究(19300075)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他12件)
【概要】本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率...
【情報学】人間情報学：進化システム ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏生成的インタラクションに基づく対話型進化的計算に関する研究(17300072)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他15件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを...
❏次世代進化・適応システムの基盤研究(13480089)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 実数値GA / UV構造 / k-tablet構造 / 強化学習 (他21件)
【概要】1.進化計算に関する研究成果 (1)非線形性・悪スケール性・多峰性をもった関数最適化問題に対してロバストな実数値GAとして,外挿的交叉EDX,交叉的突然変異ANSを提案した.(2)探索空間に大きな谷が複数存在して各谷に有力な局所解が存在する大域的多峰性下でGAが探索に失敗する現象を説明するUV構造仮説を提唱し,UV現象を回避する世代交代モデルISMを提案した.(3)稜構造に代表される悪スケール構造...
【情報学】人間情報学：進化型システム ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏遺伝的プログラミングを用いたハードウェアの進化的設計に関する研究(13480088)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 回路設計 / アナログ回路 / 論理回路 (他8件)
【概要】広範囲のハードウェアに適用可能な進化型設計パラダイムの構築を目的として、本研究ではGPを以下のように拡張し、進化的デザインシステムを実現するための学習の枠組を提案した。 1.遺伝的探索に適したプログラミング言語「進化型線形言語:LGPC(linear GPinClanguage)」を設計し、効率的な進化型システムを実現した。さらに構築されたGPシステムの効率を検証するために、様々なベンチマーク問題...
❏遺伝的プログラミングを用いた共進化型学習に基づく協調エージェントシステムの研究(11480071)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】進化型システム / マルチ・エージェント / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 学習 (他8件)
【概要】初年度に構築したマルチエージェント学習システムをいくつかの実用的な問題に対して適用し、その有効性を明らかにした。応用例としては、以下に述べるように広範囲の分野が含まれる。 1.WebロボットによるWWWサーチの適応的進化 構築したシステムに基づいて、共進化的手法による複数Webロボットの制御学習を行った。これによってユーザの興味にあったWebページを探索するアルゴリズムを実現した。 2.進化型ハー...
【情報学】人間情報学：進化型ハードウェア ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏生成的インタラクションに基づく対話型進化的計算に関する研究(17300072)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他15件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを...
❏遺伝的プログラミングを用いた対話型進化計算による創発デザインシステムの研究(15300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 進化論的計算手法 / 対話型進化論的手法 / 創発デザイン (他10件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いてイメージ構成やデザイン問題に対して人間とコンピュータの相互協力の可能なシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。具体的にはGAやGPをインターラクティブに利用して、複雑な設計問題への有用な支援ツールを実現...
【情報学】人間情報学：対話型進化計算 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏分布推定型遺伝的プログラミングに基づく進化システムの構築に関する研究(19300075)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他12件)
【概要】本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率...
❏生成的インタラクションに基づく対話型進化的計算に関する研究(17300072)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他15件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを...
【情報学】人間情報学：自動作曲 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏分布推定型遺伝的プログラミングに基づく進化システムの構築に関する研究(19300075)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他12件)
【概要】本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率...
❏生成的インタラクションに基づく対話型進化的計算に関する研究(17300072)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他15件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを...
【情報学】人間情報学：大谷構造 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏大域的多峰性に着目した未知解探索アルゴリズムの構築(23500273)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (00304551)
【キーワード】大域的最適化 / 進化計算 / 大域的多峰性 / 大谷構造 / 関数最適化 (他10件)
【概要】本研究では，大域的多峰性を有する探索空間において効率よく良好な解を発見するため，新たな探索アルゴリズムを提案した．大域的多峰性を有する探索空間においては，有力な大谷を効率よく発見し，発見された大谷において最良解を効率よく探索することが求められる．そこで，本研究では，大谷を想定して設計された実数値進化計算を繰り返し実行し，過去の探索履歴を用いることにより，新たな大谷を発見する探査の枠組みを提案し，既...
❏実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究(17700154)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX+MGG / ISM / 大谷構造 (他11件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程にお...
【情報学】人間情報学：実数値GA ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏大域的多峰性に着目した未知解探索アルゴリズムの構築(23500273)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (00304551)
【キーワード】大域的最適化 / 進化計算 / 大域的多峰性 / 大谷構造 / 関数最適化 (他10件)
【概要】本研究では，大域的多峰性を有する探索空間において効率よく良好な解を発見するため，新たな探索アルゴリズムを提案した．大域的多峰性を有する探索空間においては，有力な大谷を効率よく発見し，発見された大谷において最良解を効率よく探索することが求められる．そこで，本研究では，大谷を想定して設計された実数値進化計算を繰り返し実行し，過去の探索履歴を用いることにより，新たな大谷を発見する探査の枠組みを提案し，既...
❏実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究(17700154)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX+MGG / ISM / 大谷構造 (他11件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程にお...
❏重点サンプリングによる進化計算と強化学習の高速化と統合(16300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 遺伝アルゴリズム / 実数値GA / 強化学習 / 重点サンプリング (他16件)
【概要】重点サンプリングの考え方をベースに、進化計算と強化学習の高速化を図るとともに、両者の相補性に着目し、両者を適切に融合する手法を構築することを目的に研究を行い、以下の成果を得た。 (1)重点サンプリングを用いたGAによる強化学習 強化学習において過去の経験を有効に利用するために重点サンプリングと呼ばれる統計的手法に着目し、大域的最適政策を効率良く求める手法を提案した。重点サンプリングを用いてGAの親...
【情報学】人間情報学：ヒューマノイドロボット ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏分布推定型遺伝的プログラミングに基づく進化システムの構築に関する研究(19300075)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他12件)
【概要】本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率...
❏生成的インタラクションに基づく対話型進化的計算に関する研究(17300072)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他15件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを...
【情報学】情報学フロンティア：スケジューリング ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏グローバル生産における階層分散スケジューリング(11750104)
【研究テーマ】機械工作・生産工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】2000
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 助手 (60275279)
【キーワード】スケジューリング / リスケジューリング / 階層分散型生産システム / オブジェクト指向 / CORBA (他10件)
【概要】あらかじめ作成されたスケジュールに,機械の故障などの予期できない変更が生じた場合,階層分散型生産システムの全構成要素のスケジュール間で整合性を保持しながら,最上位階層の全体の納期を満たすように,迅速にスケジュールを変更(リスケジューリング)しなければならない.本研究では,階層分散型生産システムのスケジュール間の整合性を保持しながら,全体の納期を満たすように,全ての階層で同時並列にリスケジューリング...
❏非線形プロセス情報操作のための遺伝的ニューラルネットワークシステムの開発(10555263)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 非線形性 / プロセス / 情報処理 (他20件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理とスケジューリング、また非線形反応・分離プロセスのモデリングと制御へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的として研究を行い、以下のような成果を挙げることができた。 1.GANNの基盤技術となるニューラルネットワーク...
【情報学】情報学フロンティア：強化学習 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏重点サンプリングによる進化計算と強化学習の高速化と統合(16300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 遺伝アルゴリズム / 実数値GA / 強化学習 / 重点サンプリング (他16件)
【概要】重点サンプリングの考え方をベースに、進化計算と強化学習の高速化を図るとともに、両者の相補性に着目し、両者を適切に融合する手法を構築することを目的に研究を行い、以下の成果を得た。 (1)重点サンプリングを用いたGAによる強化学習 強化学習において過去の経験を有効に利用するために重点サンプリングと呼ばれる統計的手法に着目し、大域的最適政策を効率良く求める手法を提案した。重点サンプリングを用いてGAの親...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏次世代進化・適応システムの基盤研究(13480089)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 実数値GA / UV構造 / k-tablet構造 / 強化学習 (他21件)
【概要】1.進化計算に関する研究成果 (1)非線形性・悪スケール性・多峰性をもった関数最適化問題に対してロバストな実数値GAとして,外挿的交叉EDX,交叉的突然変異ANSを提案した.(2)探索空間に大きな谷が複数存在して各谷に有力な局所解が存在する大域的多峰性下でGAが探索に失敗する現象を説明するUV構造仮説を提唱し,UV現象を回避する世代交代モデルISMを提案した.(3)稜構造に代表される悪スケール構造...
【情報学】情報学フロンティア：オブジェクト指向 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏動的な変化を有する生産環境における階層分散型リアクティブスケジューリングシステム(14750092)
【研究テーマ】機械工作・生産工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 講師 (60275279)
【キーワード】リアクティブスケジューリング / 遺伝的アルゴリズム / 多目的 / 階層 / 遅延 (他10件)
【概要】平成14年度は,生産開始後に発生した加工設備の作業の遅延に対して,生産開始前に作成した生産スケジュールを,遺伝的アルゴリズムを用いて,適切な生産スケジュールに変更するリアクティブスケジューリング手法を提案し,リアクティブスケジューリングシステムのプロトタイプを開発した. 平成15年度は,工場層やライン層など,階層の異なる複数のリアクティブスケジューリングシステム間で,生産スケジュールの整合性を管理...
❏グローバル生産における階層分散スケジューリング(11750104)
【研究テーマ】機械工作・生産工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】2000
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 助手 (60275279)
【キーワード】スケジューリング / リスケジューリング / 階層分散型生産システム / オブジェクト指向 / CORBA (他10件)
【概要】あらかじめ作成されたスケジュールに,機械の故障などの予期できない変更が生じた場合,階層分散型生産システムの全構成要素のスケジュール間で整合性を保持しながら,最上位階層の全体の納期を満たすように,迅速にスケジュールを変更(リスケジューリング)しなければならない.本研究では,階層分散型生産システムのスケジュール間の整合性を保持しながら,全体の納期を満たすように,全ての階層で同時並列にリスケジューリング...
❏言語的概念と数値的概念とによる画像の知識表現法について(03650295)
【研究テーマ】情報工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1991 - 1992
【研究代表者】長橋 宏 東京工業大学, 工学部, 助教授 (20143084)
【キーワード】オブジェクト指向 / 画像処理 / 日本語処理 / 知識表現 / 幾何モデル (他19件)
【概要】1.Lisp言語を核としたオブジェクト指向の画像処理システムを構築した。このシステムでは、画像などの大量の数値データを効率良く処理するためにレコードアレイ型という新しいデーータ構造を導入した。また、言語的概念を処理するために、形態素解析にCKY法を、構文解析にチャート法を用いた日本語解析システムを新たに追加した。そして、単純な幾何図形の画像からその図形の持つ属性を獲得するシステムを開発した。 2....
【情報学】情報学フロンティア：データ・マイニング ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングと遺伝的関係プログラミングの融合に関する研究(20360179)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2008 - 2011
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他7件)
【概要】有向グラフ構造を持つ進化論的計算手法である遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)は膨大なデータベースの中から多くの相関ルールを抽出することが可能であり、さらに遺伝的関係アルゴリズム(GRA)によって、抽出されたルールの中からより重要なルールを明確にすることが可能になった。GNPとGRAの融合方式に関する研究は、主にそれらの基本アルゴリズム、拡張アルゴリズムおよび各種応用システムの構築により行い...
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏生体情報処理を応用した囲碁におけるパタン・定石と格言の獲得(08680387)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】永野 三郎 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 教授 (50010913)
【キーワード】ゲーム・プログラミング / 囲碁 / 進化的アルゴリズム / 遺伝的アルゴリズム / 知識獲得 (他8件)
【概要】人工知能研究のゲーム分野において,チェスに替わる新たな目標とされる囲碁では,チェスに比べて桁違いに探索空間が広く,力任せ探索が利用不可能なので,全く新しいアプローチが必要と考えられる.そこで,人間のエキスパートが持つような多様かつ柔軟な囲碁知識を大量に自動獲得するシステムを構築した. 本研究では,生体情報処理の一種である遺伝的アルゴリズム(GA)からヒントを得た新たな進化的アルゴリズムを提案した....
【情報学】情報学フロンティア：最適化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏経済性を考慮したグリーンサプライチェーンのための生産計画と輸送計画の動的最適化(23560132)
【研究テーマ】生産工学・加工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011-04-28 - 2015-03-31
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60275279)
【キーワード】グリーンサプライチェーン / 温室効果ガス / 生産スケジューリング / 輸送計画 / 遺伝的アルゴリズム (他8件)
【概要】低炭素型社会を実現するには，経済的優位性の高い環境保全の方法が必要である．本研究では，これまでに提案した動的サプライチェーンモデルを拡張して，生産工程と輸送工程の二酸化炭素排出量を考慮したグリーンサプライチェーン(Green Supply Chain)モデルを作成した．次に，二酸化炭素排出量の最小化と利益・顧客満足度の最大化を考慮した多目的最適化手法を提案し，環境保全と経済成長を同時に考慮したグリ...
❏水泳力学シミュレータ・筋骨格モデル・GAの統合による自由形最速泳フォームの解明(18650175)
【研究テーマ】スポーツ科学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2006 - 2008
【研究代表者】中島 求 東京工業大学, 大学院・情報理工学(系)研究科, 准教授 (20272669)
【キーワード】水泳 / シミュレーション / 筋骨格モデル / 遺伝的アルゴリズム / 最適化 (他8件)
【概要】1. 一昨年度構築した,泳者の全身運動および骨格筋の筋活動状態を測定する測定システムを用い,3名の一流大学スイマーの被験者について実験を行った. 2. 昨年度開発した,測定された全身運動データを筋骨格シミュレータへの入力データに変換するアルゴリズムを用い,測定データをシミュレータに入力し,筋骨格シミュレーションを行った. 3. シミュレータによる解析結果と,実験により測定した筋活動状態を比較した結...
❏マルチパーティー間のプライバシーアウェアな最適化法(17650012)
【研究テーマ】計算機システム・ネットワーク
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】クラスタリング / プライバシ / セキュリティ / 遺伝的アルゴリズム / k-means (他12件)
【概要】本研究ではネットワーク上の経路探索とクラスタリングの二つのアルゴリズムについて、そのセキュリティ要件を明らかにし、これをプライバシを保護しつつ実行するためのプロトコルを考案した。 ・プライバシアウェアな最適経路探索サービス 平成17年度ではWeb上の経路探索サービスにおける、クライアントが入力した訪問地点や訪問日時などの個人情報を開示することなく最適経路探索を探索するための局所探索法を考案し、一回...
【情報学】情報学フロンティア：遺伝子アルゴリズム ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏進化発生アプローチに基づく遺伝的プログラミングを用いた動的適応システムの研究(26280094)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 遺伝子ネットワーク / 進化発生アプローチ / 遺伝子アルゴリズム (他14件)
【概要】本研究では，「進化発生アプローチ」という考えに基づいて，新奇なプログラム進化の手法（発生型遺伝的プログラミング）を構築する．従来の遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)では，(1)探索が必ずしも効率的でない，(2)探索過程で表現型が複雑化して空間計算量が莫大になる，(3)進化の結果として得られた表現の頑強性が必ずしも高くない，などの点が指摘されていた．そこで本研究で...
❏水泳力学シミュレータ・筋骨格モデル・GAの統合による自由形最速泳フォームの解明(18650175)
【研究テーマ】スポーツ科学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2006 - 2008
【研究代表者】中島 求 東京工業大学, 大学院・情報理工学(系)研究科, 准教授 (20272669)
【キーワード】水泳 / シミュレーション / 筋骨格モデル / 遺伝的アルゴリズム / 最適化 (他8件)
【概要】1. 一昨年度構築した,泳者の全身運動および骨格筋の筋活動状態を測定する測定システムを用い,3名の一流大学スイマーの被験者について実験を行った. 2. 昨年度開発した,測定された全身運動データを筋骨格シミュレータへの入力データに変換するアルゴリズムを用い,測定データをシミュレータに入力し,筋骨格シミュレーションを行った. 3. シミュレータによる解析結果と,実験により測定した筋活動状態を比較した結...
【情報学】情報学フロンティア：遺伝的プログラミング ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏モジュール性を有するニューロ進化に基づく創発デザインに関する研究(17H01795)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)
【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...
❏進化発生アプローチに基づく遺伝的プログラミングを用いた動的適応システムの研究(26280094)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 遺伝子ネットワーク / 進化発生アプローチ / 遺伝子アルゴリズム (他14件)
【概要】本研究では，「進化発生アプローチ」という考えに基づいて，新奇なプログラム進化の手法（発生型遺伝的プログラミング）を構築する．従来の遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)では，(1)探索が必ずしも効率的でない，(2)探索過程で表現型が複雑化して空間計算量が莫大になる，(3)進化の結果として得られた表現の頑強性が必ずしも高くない，などの点が指摘されていた．そこで本研究で...
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
【情報学】情報学フロンティア：創発デザイン ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏モジュール性を有するニューロ進化に基づく創発デザインに関する研究(17H01795)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)
【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏分布推定型遺伝的プログラミングに基づく進化システムの構築に関する研究(19300075)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他12件)
【概要】本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率...
【情報学】情報学フロンティア：関数最適化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏大域的多峰性に着目した未知解探索アルゴリズムの構築(23500273)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (00304551)
【キーワード】大域的最適化 / 進化計算 / 大域的多峰性 / 大谷構造 / 関数最適化 (他10件)
【概要】本研究では，大域的多峰性を有する探索空間において効率よく良好な解を発見するため，新たな探索アルゴリズムを提案した．大域的多峰性を有する探索空間においては，有力な大谷を効率よく発見し，発見された大谷において最良解を効率よく探索することが求められる．そこで，本研究では，大谷を想定して設計された実数値進化計算を繰り返し実行し，過去の探索履歴を用いることにより，新たな大谷を発見する探査の枠組みを提案し，既...
❏実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究(17700154)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / UNDX+MGG / ISM / 大谷構造 (他11件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程にお...
❏多峰性関数最適化における実数値遺伝的アルゴリズムの探索の効率化に関する研究(15700135)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】小野 功 徳島大学, 工学部, 助教授 (00304551)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 実数値GA / 関数最適化 / 変数間の依存関係 / 多峰性関数 (他10件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)は,多くの局所解をもつ多峰性の探索空間において大域的に良好な解を発見できる強力な近似解法として注目を集めている.GAによる関数最適化への接近においては,特に,UNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性のベンチマーク関数において良好な性能を示している.UNDX+MGGは,全ての変数間に強い依存関係が存在すると仮定して,全ての変数を同時にサンプリングしている.そのた...
【情報学】情報学フロンティア：マルチエージェント ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏遺伝的プログラミングを用いた共進化型学習に基づく協調エージェントシステムの研究(11480071)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】進化型システム / マルチ・エージェント / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 学習 (他8件)
【概要】初年度に構築したマルチエージェント学習システムをいくつかの実用的な問題に対して適用し、その有効性を明らかにした。応用例としては、以下に述べるように広範囲の分野が含まれる。 1.WebロボットによるWWWサーチの適応的進化 構築したシステムに基づいて、共進化的手法による複数Webロボットの制御学習を行った。これによってユーザの興味にあったWebページを探索するアルゴリズムを実現した。 2.進化型ハー...
【情報学】情報学フロンティア：進化型ロボット ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏進化発生アプローチに基づく遺伝的プログラミングを用いた動的適応システムの研究(26280094)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 遺伝子ネットワーク / 進化発生アプローチ / 遺伝子アルゴリズム (他14件)
【概要】本研究では，「進化発生アプローチ」という考えに基づいて，新奇なプログラム進化の手法（発生型遺伝的プログラミング）を構築する．従来の遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)では，(1)探索が必ずしも効率的でない，(2)探索過程で表現型が複雑化して空間計算量が莫大になる，(3)進化の結果として得られた表現の頑強性が必ずしも高くない，などの点が指摘されていた．そこで本研究で...
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
【情報学】情報学フロンティア：進化計算 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏ディープニューロ進化の機能創発のためのモチーフ構造に関する研究(20H04253)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)
【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた． このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...
❏モジュール性を有するニューロ進化に基づく創発デザインに関する研究(17H01795)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)
【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...
❏進化発生アプローチに基づく遺伝的プログラミングを用いた動的適応システムの研究(26280094)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 遺伝子ネットワーク / 進化発生アプローチ / 遺伝子アルゴリズム (他14件)
【概要】本研究では，「進化発生アプローチ」という考えに基づいて，新奇なプログラム進化の手法（発生型遺伝的プログラミング）を構築する．従来の遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)では，(1)探索が必ずしも効率的でない，(2)探索過程で表現型が複雑化して空間計算量が莫大になる，(3)進化の結果として得られた表現の頑強性が必ずしも高くない，などの点が指摘されていた．そこで本研究で...
【情報学】情報学フロンティア：多目的最適化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏運転未経験者の技量獲得を模擬したミスを犯しながら成長する運転育成モデルの構築(18K04052)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】佛圓 哲朗 香川大学, 大学院教学センター, 特命教授 (00803967)
【キーワード】自動運転技術 / RBFネットワーク最適化 / 多目的最適化 / 遺伝的アルゴリズム / B-spline曲線 (他12件)
【概要】研究は、3つのステップ、①運転未経験者を模擬したコンピュータAIエージェントモデルを用いた「運転学習モデルの構築」（1年目）、②ドライバミスの原因分析と定量化（2年目）、③運転学習モデルの熟成（3年目）で進める計画が、これまでの報告にあるように、第2ステップと第3ステップを逆転させ「運転学習モデルの熟成」を先行させて研究をおこなってきた。 まず、遅れていた②ドライバミスの原因分析と定量化であるが、...
❏重点サンプリングによる進化計算と強化学習の高速化と統合(16300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 遺伝アルゴリズム / 実数値GA / 強化学習 / 重点サンプリング (他16件)
【概要】重点サンプリングの考え方をベースに、進化計算と強化学習の高速化を図るとともに、両者の相補性に着目し、両者を適切に融合する手法を構築することを目的に研究を行い、以下の成果を得た。 (1)重点サンプリングを用いたGAによる強化学習 強化学習において過去の経験を有効に利用するために重点サンプリングと呼ばれる統計的手法に着目し、大域的最適政策を効率良く求める手法を提案した。重点サンプリングを用いてGAの親...
❏建築外装材料選定支援システムの開発に関する研究(12450219)
【研究テーマ】建築構造・材料
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】野口 貴文 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (80208321)
【キーワード】建築外装材料 / 多目的最適化 / 材料選定システム / 美観 / テクスチュア (他16件)
【概要】本研究において,性能規定型の設計手法を体系化し,最適な材料選定のための設計支援システム構築と,そのための材料物性値のデータベース構築を目的とした一連の研究を行った.本年度の研究成果は以下のとおりである. 1.住宅の外壁を対象とした住宅メーカーへのヒアリングを行い,工業化住宅生産の現場における設計段階での材料選定に関わる性能への対応,品質の管理法などの調査,材料選定の現状調査および,評価性能項目の検...
【情報学】情報学フロンティア：ニューロ進化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏ディープニューロ進化の機能創発のためのモチーフ構造に関する研究(20H04253)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)
【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた． このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...
❏モジュール性を有するニューロ進化に基づく創発デザインに関する研究(17H01795)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)
【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...
【情報学】情報学フロンティア：大域的最適化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏大域的多峰性に着目した未知解探索アルゴリズムの構築(23500273)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】小野 功 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (00304551)
【キーワード】大域的最適化 / 進化計算 / 大域的多峰性 / 大谷構造 / 関数最適化 (他10件)
【概要】本研究では，大域的多峰性を有する探索空間において効率よく良好な解を発見するため，新たな探索アルゴリズムを提案した．大域的多峰性を有する探索空間においては，有力な大谷を効率よく発見し，発見された大谷において最良解を効率よく探索することが求められる．そこで，本研究では，大谷を想定して設計された実数値進化計算を繰り返し実行し，過去の探索履歴を用いることにより，新たな大谷を発見する探査の枠組みを提案し，既...
❏重点サンプリングによる進化計算と強化学習の高速化と統合(16300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】小林 重信 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科, 教授 (40016697)
【キーワード】進化計算 / 遺伝アルゴリズム / 実数値GA / 強化学習 / 重点サンプリング (他16件)
【概要】重点サンプリングの考え方をベースに、進化計算と強化学習の高速化を図るとともに、両者の相補性に着目し、両者を適切に融合する手法を構築することを目的に研究を行い、以下の成果を得た。 (1)重点サンプリングを用いたGAによる強化学習 強化学習において過去の経験を有効に利用するために重点サンプリングと呼ばれる統計的手法に着目し、大域的最適政策を効率良く求める手法を提案した。重点サンプリングを用いてGAの親...
【情報学】情報学フロンティア：ニューラルネットワーク ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏遠隔手術支援のための電磁誘導型触覚伝達システムの開発(16680023)
【研究テーマ】医用システム
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】出町 和之 東京大学, 大学院工学系研究科, 助教授 (00292764)
【キーワード】磁場源推定 / 逆問題 / 遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / バーチャルキーボード (他11件)
【概要】本研究においては、複数の双極子モデルを用いた電流源の推定法のための逆問題計算アルゴリズムの確立がもっとも重要となる。そこで平成18年度は、空問分解能の良い拡がりを持った磁気双極子(磁場源)の位置およぴベクトルを推定できる手法を開発することを目的とし、次の2点を実施した。 (1)逆問題解析方法として、遺伝的アルゴリズムとシフティングアパチャー法を組み合わせた方法を新たに提案し、推定を行った。電流源が...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
【情報学】情報学フロンティア：バーチャル・リアリティ(VR) ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏運転未経験者の技量獲得を模擬したミスを犯しながら成長する運転育成モデルの構築(18K04052)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】佛圓 哲朗 香川大学, 大学院教学センター, 特命教授 (00803967)
【キーワード】自動運転技術 / RBFネットワーク最適化 / 多目的最適化 / 遺伝的アルゴリズム / B-spline曲線 (他12件)
【概要】研究は、3つのステップ、①運転未経験者を模擬したコンピュータAIエージェントモデルを用いた「運転学習モデルの構築」（1年目）、②ドライバミスの原因分析と定量化（2年目）、③運転学習モデルの熟成（3年目）で進める計画が、これまでの報告にあるように、第2ステップと第3ステップを逆転させ「運転学習モデルの熟成」を先行させて研究をおこなってきた。 まず、遅れていた②ドライバミスの原因分析と定量化であるが、...
❏創発的計算にもとづく生命・知能・機能・芸術の新しい展開(06402060)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】星野 力 筑波大学, 構造工学系, 教授 (30027130)
【キーワード】人工生命 / 創発 / ロボット行動 / 食物連鎖 / 人工生命アート (他17件)
【概要】本研究では、人工知能における迷路探索や危険物回避などの知的行動を創発的に学習するニューラルネットやオートマン、動物行動に対する分類システムによる強化学習、遺伝的アルゴリズムによるシラサギ等の遺伝的・行動学的モデル、仮想現実におけるマルチエイジェントの構築、協同作業におけるグループ作業の創発的モデル、カオスの縁における生命の発祥モデル、コンピュータグラフィックにおける新しい人工生命的芸術、などが精力...
【情報学】情報学フロンティア：機械学習 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的プログラミングを用いた確率文法に基づくプログラム進化に関する研究(21300090)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム (他11件)
【概要】本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確...
❏生体情報処理を応用した囲碁におけるパタン・定石と格言の獲得(08680387)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】永野 三郎 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 教授 (50010913)
【キーワード】ゲーム・プログラミング / 囲碁 / 進化的アルゴリズム / 遺伝的アルゴリズム / 知識獲得 (他8件)
【概要】人工知能研究のゲーム分野において,チェスに替わる新たな目標とされる囲碁では,チェスに比べて桁違いに探索空間が広く,力任せ探索が利用不可能なので,全く新しいアプローチが必要と考えられる.そこで,人間のエキスパートが持つような多様かつ柔軟な囲碁知識を大量に自動獲得するシステムを構築した. 本研究では,生体情報処理の一種である遺伝的アルゴリズム(GA)からヒントを得た新たな進化的アルゴリズムを提案した....
【情報学】情報学フロンティア：深層学習 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏ディープニューロ進化の機能創発のためのモチーフ構造に関する研究(20H04253)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)
【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた． このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...
❏モジュール性を有するニューロ進化に基づく創発デザインに関する研究(17H01795)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)
【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...
【情報学】情報学フロンティア：人工生命 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏生成的インタラクションに基づく対話型進化的計算に関する研究(17300072)
【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 (他15件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを...
❏力学的適応モデルと遺伝的アルゴリズムを用いた2足歩行体形の進化シミュレーション(07640956)
【研究テーマ】人類学(含生理人類学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】山崎 信寿 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (70101996)
【キーワード】直立2足歩行 / 進化 / 適応 / 神経筋骨格モデル / 運動発生 (他8件)
【概要】直立2足歩行の様々な仮想進化戦略に応じ、体形と歩行運動を自律的に相互適応させることができる計算機シミュレーション手法を開発した。身体は頭胸部と骨盤部および左右の上肢、大腿、下腿、足部の合計10節に分割し、各関節には受動軟部組織に相当するトルクばねを付けた。各節の運動は基本的には矢状面内に拘束されるが、体幹節は垂直軸まわりに回旋できるものとした。また、筋骨格系は下肢と肩および腰部の左右合計26筋群で...
❏創発的計算にもとづく生命・知能・機能・芸術の新しい展開(06402060)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】星野 力 筑波大学, 構造工学系, 教授 (30027130)
【キーワード】人工生命 / 創発 / ロボット行動 / 食物連鎖 / 人工生命アート (他17件)
【概要】本研究では、人工知能における迷路探索や危険物回避などの知的行動を創発的に学習するニューラルネットやオートマン、動物行動に対する分類システムによる強化学習、遺伝的アルゴリズムによるシラサギ等の遺伝的・行動学的モデル、仮想現実におけるマルチエイジェントの構築、協同作業におけるグループ作業の創発的モデル、カオスの縁における生命の発祥モデル、コンピュータグラフィックにおける新しい人工生命的芸術、などが精力...
【情報学】情報学フロンティア：画像処理 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的アルゴリズムによる濃淡画像の疑似濃淡表示法の開発(05750362)
【研究テーマ】情報通信工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1993
【研究代表者】斎藤 英雄 慶應義塾大学, 理工学部, 助手 (90245605)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 画像処理 / 擬似濃淡表示 / 2値画像 / 擬似中間調表示
【概要】本研究の目的は,遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms:GA)を用いて,濃淡画像を疑似濃淡表示する手法を提案し,計算機シミュレーションによりその有効性を調査することである. 写真のような濃淡画像を,白と黒の2値しか表現できないコピーやファックス等で扱うためには,濃淡に応じて白と黒を適切に配置することにより,疑似的に濃淡情報を2値で表現する疑似濃淡表示法が用いられる.しかし,従来の...
❏言語的概念と数値的概念とによる画像の知識表現法について(03650295)
【研究テーマ】情報工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1991 - 1992
【研究代表者】長橋 宏 東京工業大学, 工学部, 助教授 (20143084)
【キーワード】オブジェクト指向 / 画像処理 / 日本語処理 / 知識表現 / 幾何モデル (他19件)
【概要】1.Lisp言語を核としたオブジェクト指向の画像処理システムを構築した。このシステムでは、画像などの大量の数値データを効率良く処理するためにレコードアレイ型という新しいデーータ構造を導入した。また、言語的概念を処理するために、形態素解析にCKY法を、構文解析にチャート法を用いた日本語解析システムを新たに追加した。そして、単純な幾何図形の画像からその図形の持つ属性を獲得するシステムを開発した。 2....
【複合領域】社会・安全システム科学：エージェント・ベース・モデル ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏組織の進化的学習過程のモデル化とシミュレーション(14580490)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20216724)
【キーワード】進化的学習モデル / エージェントベースモデリング / ハイパーゲーム / 組織学習 / ダブルループ学習 (他12件)
【概要】進化的学習モデルの定式化をエージェントベースモデリングの観点に基づいて,特にハイパーゲーム型のモデルと分配型のモデルの方向から行った。 ハイパーゲーム型のモデルについては,3人ネットワーク型動的ハイパーゲームの場合について,従来の限定的な利得行列に対する学習過程がどの程度一般的な利得行列に有効であるのかを利得行列全体の空間を考慮して系統的に調べた。 分配型のモデルについては,組織学習の基本的概念で...
❏情報が分散共有された組織の進化的学習と知識創造のシミュレーション研究(12680449)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学部, 助教授 (20216724)
【キーワード】組織学習 / ハイパーゲーム / エージェント / エージェントベースモデリング / 遺伝的アルゴリズム (他7件)
【概要】(モデルの特徴と経過) (1)これまでに開発してきたネットワーク型動的ハイパーゲームに基づいて,各ゲーム形式(利得行列,戦略集合)に関する学習過程を扱うためのモデルを複数定式化した。 (2)各モデルにおいて,認知の学習過程を遺伝的アルゴリズムによりシミュレーション分析した。 (3)これまでの結果を踏まえ,さらにエージェント指向の考え方を取り入れて,ハイパーゲーム型状況を本質的に包含する一般的な分配...
【複合領域】社会・安全システム科学：グリーンサプライチェーン ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏分解・再生スケジュールを考慮したプル型リバースサプライチェーンの構築と実験的検証(15K01196)
【研究テーマ】社会システム工学・安全システム
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】谷水 義隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60275279)
【キーワード】グリーンサプライチェーン / リバースサプライチェーン / サステナビリティ / リユース / 遺伝的アルゴリズム (他6件)
【概要】本研究は，経済性を考慮したリバースサプライチェーン（Reverse supply chain: RSC） の動的な運用方法について提案を行った．ここでは，再製造企業が再生部品の需要の変動を考慮して，消費者の製品の廃棄を抑制または促進する方法「Pull型RSCモデル」を提案し，その経済性評価と実験的検証を行った．また，進化型計算手法を用いた分解・再生スケジュールの動的最適化手法を提案し，計算機実験に...
❏経済性を考慮したグリーンサプライチェーンのための生産計画と輸送計画の動的最適化(23560132)
【研究テーマ】生産工学・加工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2011-04-28 - 2015-03-31
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60275279)
【キーワード】グリーンサプライチェーン / 温室効果ガス / 生産スケジューリング / 輸送計画 / 遺伝的アルゴリズム (他8件)
【概要】低炭素型社会を実現するには，経済的優位性の高い環境保全の方法が必要である．本研究では，これまでに提案した動的サプライチェーンモデルを拡張して，生産工程と輸送工程の二酸化炭素排出量を考慮したグリーンサプライチェーン(Green Supply Chain)モデルを作成した．次に，二酸化炭素排出量の最小化と利益・顧客満足度の最大化を考慮した多目的最適化手法を提案し，環境保全と経済成長を同時に考慮したグリ...
【複合領域】社会・安全システム科学：ハイパーゲーム ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏組織の進化的学習過程のモデル化とシミュレーション(14580490)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20216724)
【キーワード】進化的学習モデル / エージェントベースモデリング / ハイパーゲーム / 組織学習 / ダブルループ学習 (他12件)
【概要】進化的学習モデルの定式化をエージェントベースモデリングの観点に基づいて,特にハイパーゲーム型のモデルと分配型のモデルの方向から行った。 ハイパーゲーム型のモデルについては,3人ネットワーク型動的ハイパーゲームの場合について,従来の限定的な利得行列に対する学習過程がどの程度一般的な利得行列に有効であるのかを利得行列全体の空間を考慮して系統的に調べた。 分配型のモデルについては,組織学習の基本的概念で...
❏情報が分散共有された組織の進化的学習と知識創造のシミュレーション研究(12680449)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学部, 助教授 (20216724)
【キーワード】組織学習 / ハイパーゲーム / エージェント / エージェントベースモデリング / 遺伝的アルゴリズム (他7件)
【概要】(モデルの特徴と経過) (1)これまでに開発してきたネットワーク型動的ハイパーゲームに基づいて,各ゲーム形式(利得行列,戦略集合)に関する学習過程を扱うためのモデルを複数定式化した。 (2)各モデルにおいて,認知の学習過程を遺伝的アルゴリズムによりシミュレーション分析した。 (3)これまでの結果を踏まえ,さらにエージェント指向の考え方を取り入れて,ハイパーゲーム型状況を本質的に包含する一般的な分配...
❏情報が分散共有された社会状況における多様な認知の学習過程の分析とその基礎理論(09780408)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】高橋 真吾 千葉工業大学, 工学部, 助教授 (20216724)
【キーワード】ハイパーゲーム / 動的ネットワーク型ハイパーゲーム / 相互認識 / 学習 / 遺伝的アルゴリズム (他9件)
【概要】本研究ではまず、社会状況に含まれる各主体の状況に対する認知が異なることによる情報の分散共有の状態を記述するための数理的モデルとして、二人ハイパーゲームを本質的に拡張した動的ネットワーク型ハイパーゲームを定式化した。これによりゲームを繰り返すことで各主体が持つ認知を学習していく過程を記述することが可能となった。 次に、学習過程を分析するために、遺伝アルゴリズムを動的ネットワーク型ハイパーゲームに適用...
【複合領域】科学教育・教育工学：ファジイ理論 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏限定証券数の選択のためのファジィポートフォリオ選択手法の研究(08680471)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996 - 1998
【研究代表者】和多田 淳三 大阪工業大学, 工学部, 教授 (10158610)
【キーワード】ファジィポートフォリオ / ファジィ数理計画法 / ファジィ二次計画法 / 遺伝的アルゴリズム / 平均分散分析法 (他11件)
【概要】平成8年度から平成10年度までの3年間に渡り、限定証券数の選択のためのファジィ手法を開発する研究を行った.第1年度では,特に専門家の方法論を調査し,並行してパイロットモデルを開発した.第2年度では,それらのモデルによって分析した結果を専門家に諮問し,有効性を検討した.さらにそれらの意見を反映させたモデルの改良を行った.第3年度の研究では,ファジィモデルのみでなく,高速計算を行うためのにニューラルネ...
❏マイクロマシン設計のための知的計算力学評価システムの研究(06452145)
【研究テーマ】機械材料・材料力学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】吉村 忍 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (90201053)
【キーワード】計算力学 / 知的情報処理 / マイクロマシン / 設計 / 遺伝的アルゴリズム (他16件)
【概要】本研究では、新たにマイクロマシン設計のための知的計算力学システムの開発を行った。具体的には、マイクロマシンのおおよその概念・構造が提案された段階において、そのモデリング、連続体力学レベルでの各種挙動評価(構造挙動、熱伝導、電磁気現象)を自動的に行い、評価結果の解釈、設計可能解の導出までを自動的に行うシステムを開発した。さらに、マイクロマシン世界の解析・評価結果を設計者が容易に理解できるようにするた...
【複合領域】一般理論：ゲーム理論 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏効率性分析の工学への応用のためのツールの開発(22310094)
【研究テーマ】社会システム工学・安全システム
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2010-04-01 - 2014-03-31
【研究代表者】森田 浩 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (60210176)
【キーワード】効率性分析 / DEA / 確率的DEA / 並列モデル / 包絡分析法(DEA) (他10件)
【概要】データ包絡分析法による非効率性の考え方を工学分野へ展開することを目的として、いくつかの手法やモデルの開発を行った。不確実性のもとでの効率性評価のための遺伝的アルゴリズムを用いた確率的評価手法、および複数の評価視点を有する場合におけるゲーム交渉解の概念を用いた統一的で合理的な評価モデル、ネットワーク型DEAモデルにおける部分効率性と全体効率性の評価結果に対する不合理性を改善するモデルを提案した。さら...
❏状況認知の異なる複数の主体からなる社会集団における認知の学習過程の分析(08780420)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1996
【研究代表者】高橋 真吾 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助手 (20216724)
【キーワード】ハイパーゲーム / 遺伝的アルゴリズム / 自律分散システム / ゲーム理論 / 認知の学習
【概要】複雑な社会状況に含まれる各主体の状況に対する認知が異なることから生じるコンフリクトをハイパーゲームの枠組みで記述し,そのゲームを繰り返すことで各主体が持つ認知を学習していく過程を遺伝的アルゴリズムを用いて分析した. これまでの研究では二人ハイパーゲームにおいて一方のみが認知を学習し,他方は「自然」であるという仮定のもとに学習しない場合が扱われていた.本研究では,社会集団に含まれる各主体が同時に並列...
【数物系科学】地球惑星科学：逆問題 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏連続スペクトル位相分解分光計測による大気圧プラズマの電子エネルギー分布関数の診断(19H01867)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】赤塚 洋 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (50231808)
【キーワード】大気圧非平衡プラズマ / 発光分光計測 / 電子エネルギー分布関数 / 連続スペクトル / 制動放射 (他15件)
【概要】大気圧プラズマにおける発光分光測定から任意の電子エネルギー分布関数（EEDF）を決定するための新しい方法を導出した。電子制動放射の連続発光スペクトルを分析して、発光分光計測(OES)の有用性を精査した。EEDFは制動放射率方程式を解くことにより再構築された。反復的統計分析を通じ、提示された遺伝的アルゴリズムはEEDFを確実に特定できた。アルゴン誘電体バリア放電（DBD）OES測定の結果を示した。決...
❏遠隔手術支援のための電磁誘導型触覚伝達システムの開発(16680023)
【研究テーマ】医用システム
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】出町 和之 東京大学, 大学院工学系研究科, 助教授 (00292764)
【キーワード】磁場源推定 / 逆問題 / 遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / バーチャルキーボード (他11件)
【概要】本研究においては、複数の双極子モデルを用いた電流源の推定法のための逆問題計算アルゴリズムの確立がもっとも重要となる。そこで平成18年度は、空問分解能の良い拡がりを持った磁気双極子(磁場源)の位置およぴベクトルを推定できる手法を開発することを目的とし、次の2点を実施した。 (1)逆問題解析方法として、遺伝的アルゴリズムとシフティングアパチャー法を組み合わせた方法を新たに提案し、推定を行った。電流源が...
❏空間構造の形態解析と創生に関する研究(08405037)
【研究テーマ】建築構造・材料
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1996 - 1998
【研究代表者】川口 健一 (1998) 東京大学, 生産技術研究所, 助教授 (40234041)
【キーワード】空間構造 / 形態解析 / 逆問題 / 不安定構造 / ホモロジー設計 (他10件)
【概要】本研究は、東京大学生産技術研究所 故 半谷裕彦教授を研究代表者として開始されたが、無念にも平成10年8月9田に半谷先生は急逝されてしまった。その後、研究分担者であった東京大学生産技術分究所 川口健一助教授 が引き継ぐことにより研究を継続した。その時点で既に研究は最後の仕上げの段階に入っており、川口は最後のとりまとめのみを行なった。本報告書の内容は本研究課題に対して半谷教授を中心としてまとめられた研...
【数物系科学】地球惑星科学：カオス ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
❏創発的計算にもとづく生命・知能・機能・芸術の新しい展開(06402060)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】星野 力 筑波大学, 構造工学系, 教授 (30027130)
【キーワード】人工生命 / 創発 / ロボット行動 / 食物連鎖 / 人工生命アート (他17件)
【概要】本研究では、人工知能における迷路探索や危険物回避などの知的行動を創発的に学習するニューラルネットやオートマン、動物行動に対する分類システムによる強化学習、遺伝的アルゴリズムによるシラサギ等の遺伝的・行動学的モデル、仮想現実におけるマルチエイジェントの構築、協同作業におけるグループ作業の創発的モデル、カオスの縁における生命の発祥モデル、コンピュータグラフィックにおける新しい人工生命的芸術、などが精力...
【生物学】基礎生物学：共進化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏共進化多目的リアクティブスケジューリングによる情物一体化製造環境の動的管理(18760103)
【研究テーマ】生産工学・加工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2008
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 准教授 (60275279)
【キーワード】リアクティブスケジューリング / 遺伝的アルゴリズム / 共進化
【概要】研究代表者は,これまでに,遺伝的アルゴリズムの手法を用いて,状況の変化に対し,生産活動と並行して,生産スケジュールを迅速に改善する“リアクティブスケジューリング"の研究を行ってきた.本研究では,生物の共進化の機構を用いた多目的リアクティブスケジューリング手法の提案を行うとともに,リアクティブスケジューリングシステムのプロトタイプを開発し,提案手法の有効性を検証する. ...
❏遺伝的プログラミングを用いた共進化型学習に基づく協調エージェントシステムの研究(11480071)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】進化型システム / マルチ・エージェント / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 学習 (他8件)
【概要】初年度に構築したマルチエージェント学習システムをいくつかの実用的な問題に対して適用し、その有効性を明らかにした。応用例としては、以下に述べるように広範囲の分野が含まれる。 1.WebロボットによるWWWサーチの適応的進化 構築したシステムに基づいて、共進化的手法による複数Webロボットの制御学習を行った。これによってユーザの興味にあったWebページを探索するアルゴリズムを実現した。 2.進化型ハー...
【生物学】人類学：進化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏組織の進化的学習過程のモデル化とシミュレーション(14580490)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20216724)
【キーワード】進化的学習モデル / エージェントベースモデリング / ハイパーゲーム / 組織学習 / ダブルループ学習 (他12件)
【概要】進化的学習モデルの定式化をエージェントベースモデリングの観点に基づいて,特にハイパーゲーム型のモデルと分配型のモデルの方向から行った。 ハイパーゲーム型のモデルについては,3人ネットワーク型動的ハイパーゲームの場合について,従来の限定的な利得行列に対する学習過程がどの程度一般的な利得行列に有効であるのかを利得行列全体の空間を考慮して系統的に調べた。 分配型のモデルについては,組織学習の基本的概念で...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
【工学】機械工学：サーボ ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏位置決め制御系における構造と制御の統合最適設計法の開発と情報機器の性能向上(08455111)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】情報機器 / 制御 / 振動 / サーボ / 最適設計 (他7件)
【概要】本研究では,感度解析を用いることにより,サーボ系と構造系の設計変数を最適化する方法を提案した.本手法では,構造系のモデル化にはFEMを適用し,モード座標を用いてモデルの低次元化を行う.そして,着目する固有モードを採用し,それ以外の固有モードを全て省略することによって,システムを低次元化し制御系を形成する.ここでは、2種類のコントローラーを採用し制御系を構成する.すなわち、一つは動的補償器を用いた制...
❏構造系と制御系の統合最適設計による情報機器の追従制御機構の性能向上(07455102)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1995
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】振動 / 制御 / サーボ / 最適設計 / 遺伝的アルゴリズム
【概要】振動制御系と位置決め制御機構の高性能化を達成するために、構造系と制御系の統合設計法の提案および開発を行った。本方法は、遺伝的アルゴリズムと感度解析法を用いた非線形計画法に基づいており、制御性を考慮した構造最適化および構造系と制御系の統合最適化の両方を実行可能である。構造系と振動制御系の統合最適化では、制御系としてH^∞制御系を採用し、遺伝的アルゴリズムを用いて構造物形状と制御則、さらにセンサーおよ...
❏構造系と制御系の同時最適設計方法の開発と実用化(05402034)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】振動 / 制御 / 最適設計 / 遺伝的アルゴリズム / サーボ (他8件)
【概要】本研究では、制御性を考慮した構造物の最適設計、および構造系と制御系の同時最適設計法を提案し、プログラム開発と応用を行った。一般に大域的な最適解探索能力に優れ創発的な解を生み出すことができるといわれる遺伝的アルゴリズムに改良を加えることにより、構造物の初期設計段階である位相形状を最適化するアルゴリズムを構築した。そして、制御性のよい固有特性を有する構造系を設計するために、感度解析および遺伝的アルゴリ...
【工学】機械工学：リアクティブスケジューリング ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏共進化多目的リアクティブスケジューリングによる情物一体化製造環境の動的管理(18760103)
【研究テーマ】生産工学・加工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2008
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 准教授 (60275279)
【キーワード】リアクティブスケジューリング / 遺伝的アルゴリズム / 共進化
【概要】研究代表者は,これまでに,遺伝的アルゴリズムの手法を用いて,状況の変化に対し,生産活動と並行して,生産スケジュールを迅速に改善する“リアクティブスケジューリング"の研究を行ってきた.本研究では,生物の共進化の機構を用いた多目的リアクティブスケジューリング手法の提案を行うとともに,リアクティブスケジューリングシステムのプロトタイプを開発し,提案手法の有効性を検証する. ...
❏動的な変化を有する生産環境における階層分散型リアクティブスケジューリングシステム(14750092)
【研究テーマ】機械工作・生産工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 講師 (60275279)
【キーワード】リアクティブスケジューリング / 遺伝的アルゴリズム / 多目的 / 階層 / 遅延 (他10件)
【概要】平成14年度は,生産開始後に発生した加工設備の作業の遅延に対して,生産開始前に作成した生産スケジュールを,遺伝的アルゴリズムを用いて,適切な生産スケジュールに変更するリアクティブスケジューリング手法を提案し,リアクティブスケジューリングシステムのプロトタイプを開発した. 平成15年度は,工場層やライン層など,階層の異なる複数のリアクティブスケジューリングシステム間で,生産スケジュールの整合性を管理...
【工学】建築学：建築 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏建築外装材料選定支援システムの開発に関する研究(12450219)
【研究テーマ】建築構造・材料
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】野口 貴文 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (80208321)
【キーワード】建築外装材料 / 多目的最適化 / 材料選定システム / 美観 / テクスチュア (他16件)
【概要】本研究において,性能規定型の設計手法を体系化し,最適な材料選定のための設計支援システム構築と,そのための材料物性値のデータベース構築を目的とした一連の研究を行った.本年度の研究成果は以下のとおりである. 1.住宅の外壁を対象とした住宅メーカーへのヒアリングを行い,工業化住宅生産の現場における設計段階での材料選定に関わる性能への対応,品質の管理法などの調査,材料選定の現状調査および,評価性能項目の検...
❏GAによるコンクリート建築物のライフサイクルマネージメント最適化手法に関する研究(11875115)
【研究テーマ】建築構造・材料
【研究種目】萌芽的研究
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】野口 貴文 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (80208321)
【キーワード】建築 / コンクリート / 最適化 / 遺伝的アルゴリズム / GA (他8件)
【概要】本年度は、平成11年度に引き続き、遺伝的アルゴリズムの多目的最適化問題に対する応用の検討を詳細に行うとともに、拡散も出るの検討・修正を行い、コンクリート建築物のライフサイクルマネージメント最適化システムの構築を行った。 1.拡散モデルの検証 平成11年度の研究に引き続き、二酸化炭素の拡散劣化を中心にとして、コンクリート表層部の取り扱いについて劣化モデルの改良を行い、システムの改善を行った。 2.遺...
【工学】移動現象および単位操作：密度汎関数法 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏表面化学反応速度の測定と表面設計に関する研究(19550008)
【研究テーマ】物理化学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】佐々木 岳彦 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 准教授 (90242099)
【キーワード】表面 / 界面 / 密度汎関数法 / ベンゼン酸化 / ゼオライト (他20件)
【概要】表面化学反応の速度の測定法の確立と高活性を示す触媒を設計するための指針を確立することを目的として、本研究を遂行した。電子刺激脱離装置にパルス分子線と窒素レーザー励起を組み込んだ。TAP装置の改良を行い、シリカ担持ニッケル触媒のバイオガスから合成ガスへの変換過程を測定した。固定化可能なイオン液体を開発し、有効な触媒を開発した。また、コバルト酸化物、コバルト水酸化物のナノ結晶の形状制御と、それらの触媒...
❏経験的分子運動学ポテンシャルの世界標準規格の構築とデータベース化への戦略的展開(17656037)
【研究テーマ】機械材料・材料力学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】酒井 信介 (2007) 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (80134469)
【キーワード】機械材料・材料力学 / 分子動力学 / ポテンシャル / シミュレーション / 遺伝的アルゴリズム (他13件)
【概要】本研究は、アモルファス金属や化合物半導体等の高度な分子動力学計算に不可欠な高精度な経験的分子動力学ポテンシャルの標準規格の構築を行った後、ポテンシャル開発ソフトをインターネットのWebを通じて公開し、利用ユーザの結果をデータベースとして蓄積して共有することにより、世界標準のデータベースを作成することを目的とする。 平成19年度は開発プログラムの発表と情報収集、及び戦略的委員会の組織立ち上げのための...
【工学】総合工学：GA ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的アルゴリズムを用いたメタンハイドレート層の生産システムの最適化に関する研究(14350532)
【研究テーマ】資源開発工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2003
【研究代表者】増田 昌敬 (2003) 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (50190369)
【キーワード】メタンハイドレート / 遺伝的アルゴリズム / 最適化 / 生産システム / 分解 (他13件)
【概要】メタンハイドレートは石油・天然ガスと異なり固体状で地下に存在するために,ハイドレート層からの経済的なガス採収法は確立していない。本研究では,室内実験を通じて堆積物中のハイドレートの分解過程を明かにし,数値計算によりハイドレート層からのガス生産システムの評価を行った。適切なガス生産システムを求める計算においては,遺伝的アルゴリズムを利用した最適化手法を適用した。 (1)ハイドレートの生成・分解に関す...
❏CFDの逆問題解析に基づく室内温熱・空気環境の最適設計システムの開発(13852012)
【研究テーマ】建築環境・設備
【研究種目】基盤研究(S)
【研究期間】2001 - 2005
【研究代表者】加藤 信介 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (00142240)
【キーワード】CFD / 室内温熱環境 / 最適設計システム / GA / ロバスト設計 (他19件)
【概要】本研究ではCFD(Computer Fluid Dynamics,数値流体力学)による室内(外)温熱・空気環境解析シミュレーションの逆変換法を用いる総合的な温熱・空気環境の設計システムの構築を目的とし、室内(外)の環境性状を設計目標値に最大限近似させるための物理的な境界条件を求める手法、すなわち逆問題解析による環境の自動最適化設計システムの開発を行った。 具体的には: (1)設計行為のモデル化を行...
❏グローバル生産における階層分散スケジューリング(11750104)
【研究テーマ】機械工作・生産工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】2000
【研究代表者】谷水 義隆 大阪府立大学, 工学研究科, 助手 (60275279)
【キーワード】スケジューリング / リスケジューリング / 階層分散型生産システム / オブジェクト指向 / CORBA (他10件)
【概要】あらかじめ作成されたスケジュールに,機械の故障などの予期できない変更が生じた場合,階層分散型生産システムの全構成要素のスケジュール間で整合性を保持しながら,最上位階層の全体の納期を満たすように,迅速にスケジュールを変更(リスケジューリング)しなければならない.本研究では,階層分散型生産システムのスケジュール間の整合性を保持しながら,全体の納期を満たすように,全ての階層で同時並列にリスケジューリング...
【工学】総合工学：マイクロマシン ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏多数のマイクロマシンの集積化による生物型機械システム(09450104)
【研究テーマ】知能機械学・機械システム
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】藤田 博之 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90134642)
【キーワード】マイクロマシン / 集積回路技術 / マイクロマシニング / セルラーオートマトン / 分散制御 (他8件)
【概要】生体においては免疫系から繊毛に至るまで単純な要素を多数用いることによって、全体として高次の機能を果たす例が多い。このような生物の仕組みに学び、マイクロマシンを多数配列した分布型機械システムの構築について研究した。単位になるマイクロマシン(セル)は、センサ、アクチュエータ、電子回路を一体集積化したものであるが、その製作法と分散協調制御法を研究した。研究対象には、マイクロアクチュエータのアレイを各セル...
❏マイクロマシン設計のための知的計算力学評価システムの研究(06452145)
【研究テーマ】機械材料・材料力学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】吉村 忍 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (90201053)
【キーワード】計算力学 / 知的情報処理 / マイクロマシン / 設計 / 遺伝的アルゴリズム (他16件)
【概要】本研究では、新たにマイクロマシン設計のための知的計算力学システムの開発を行った。具体的には、マイクロマシンのおおよその概念・構造が提案された段階において、そのモデリング、連続体力学レベルでの各種挙動評価(構造挙動、熱伝導、電磁気現象)を自動的に行い、評価結果の解釈、設計可能解の導出までを自動的に行うシステムを開発した。さらに、マイクロマシン世界の解析・評価結果を設計者が容易に理解できるようにするた...
【工学】総合工学：ロバスト制御 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
❏構造系と制御系の同時最適設計方法の開発と実用化(05402034)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】振動 / 制御 / 最適設計 / 遺伝的アルゴリズム / サーボ (他8件)
【概要】本研究では、制御性を考慮した構造物の最適設計、および構造系と制御系の同時最適設計法を提案し、プログラム開発と応用を行った。一般に大域的な最適解探索能力に優れ創発的な解を生み出すことができるといわれる遺伝的アルゴリズムに改良を加えることにより、構造物の初期設計段階である位相形状を最適化するアルゴリズムを構築した。そして、制御性のよい固有特性を有する構造系を設計するために、感度解析および遺伝的アルゴリ...
【工学】総合工学：ロボット ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏非線形動力学と生物学的リズム発生の知識を融合したロボットの動的歩行・走行制御方法(17656082)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】吉田 和夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80101997)
【キーワード】ロボット / 二足歩行 / 受動歩行 / 制御 / 非線形板動子 (他7件)
【概要】1.上体を利用した平地歩行における円弧足を用いた歩行性能の向上 上体の利用と遊脚制御の導入による受動歩行規範の平地歩行手法においては、高速な歩行速度を達成するためには上体の保持角度を大きくする必要があった。ロボットの足を円弧形状とすることで上体を大きく傾けることなく高速な歩行が達成されることを示し、移動に必要なエネルギーが減少することを示した。以上により、歩行性能の向上を達成した。 2.歩行・走行...
❏遺伝的プログラミングを用いたハードウェアの進化的設計に関する研究(13480088)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 回路設計 / アナログ回路 / 論理回路 (他8件)
【概要】広範囲のハードウェアに適用可能な進化型設計パラダイムの構築を目的として、本研究ではGPを以下のように拡張し、進化的デザインシステムを実現するための学習の枠組を提案した。 1.遺伝的探索に適したプログラミング言語「進化型線形言語:LGPC(linear GPinClanguage)」を設計し、効率的な進化型システムを実現した。さらに構築されたGPシステムの効率を検証するために、様々なベンチマーク問題...
【工学】総合工学：相関ルール ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングと遺伝的関係プログラミングの融合に関する研究(20360179)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2008 - 2011
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他7件)
【概要】有向グラフ構造を持つ進化論的計算手法である遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)は膨大なデータベースの中から多くの相関ルールを抽出することが可能であり、さらに遺伝的関係アルゴリズム(GRA)によって、抽出されたルールの中からより重要なルールを明確にすることが可能になった。GNPとGRAの融合方式に関する研究は、主にそれらの基本アルゴリズム、拡張アルゴリズムおよび各種応用システムの構築により行い...
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
【工学】総合工学：進化論的計算手法 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングと遺伝的関係プログラミングの融合に関する研究(20360179)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2008 - 2011
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他7件)
【概要】有向グラフ構造を持つ進化論的計算手法である遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)は膨大なデータベースの中から多くの相関ルールを抽出することが可能であり、さらに遺伝的関係アルゴリズム(GRA)によって、抽出されたルールの中からより重要なルールを明確にすることが可能になった。GNPとGRAの融合方式に関する研究は、主にそれらの基本アルゴリズム、拡張アルゴリズムおよび各種応用システムの構築により行い...
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏遺伝的プログラミングを用いた対話型進化計算による創発デザインシステムの研究(15300040)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 進化論的計算手法 / 対話型進化論的手法 / 創発デザイン (他10件)
【概要】本研究では、対話型進化計算を用いてイメージ構成やデザイン問題に対して人間とコンピュータの相互協力の可能なシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。具体的にはGAやGPをインターラクティブに利用して、複雑な設計問題への有用な支援ツールを実現...
【工学】総合工学：制御 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏非線形動力学と生物学的リズム発生の知識を融合したロボットの動的歩行・走行制御方法(17656082)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】吉田 和夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80101997)
【キーワード】ロボット / 二足歩行 / 受動歩行 / 制御 / 非線形板動子 (他7件)
【概要】1.上体を利用した平地歩行における円弧足を用いた歩行性能の向上 上体の利用と遊脚制御の導入による受動歩行規範の平地歩行手法においては、高速な歩行速度を達成するためには上体の保持角度を大きくする必要があった。ロボットの足を円弧形状とすることで上体を大きく傾けることなく高速な歩行が達成されることを示し、移動に必要なエネルギーが減少することを示した。以上により、歩行性能の向上を達成した。 2.歩行・走行...
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
【工学】総合工学：最適設計 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏CFDの逆問題解析に基づく室内温熱・空気環境の最適設計システムの開発(13852012)
【研究テーマ】建築環境・設備
【研究種目】基盤研究(S)
【研究期間】2001 - 2005
【研究代表者】加藤 信介 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (00142240)
【キーワード】CFD / 室内温熱環境 / 最適設計システム / GA / ロバスト設計 (他19件)
【概要】本研究ではCFD(Computer Fluid Dynamics,数値流体力学)による室内(外)温熱・空気環境解析シミュレーションの逆変換法を用いる総合的な温熱・空気環境の設計システムの構築を目的とし、室内(外)の環境性状を設計目標値に最大限近似させるための物理的な境界条件を求める手法、すなわち逆問題解析による環境の自動最適化設計システムの開発を行った。 具体的には: (1)設計行為のモデル化を行...
❏上流部の設計に対する創成的最適設計支援システムの開発研究(08650298)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996
【研究代表者】山川 宏 早稲田大学, 理工学部, 教授 (00097263)
【キーワード】最適設計 / ファジィ推論 / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 設計の上流部 (他6件)
【概要】経済状況の沈滞,人手不足,産業空洞化,アジア諸国の追い上げ,環境問題などをはじめとして,今日,機械・構造の設計を取り巻く環境は,極めて厳しいものがある.そこで設計に対しては,高機能,高付加価値のある,また創造的な設計が強く望まれている.これらの設計では,下流部で行われる従来の設計を基準とした変更を加えた設計段階よりも設計上流部,すなわち概念設計や基本設計の段階が極めて重要である.つまり,従来の設計...
❏位置決め制御系における構造と制御の統合最適設計法の開発と情報機器の性能向上(08455111)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】情報機器 / 制御 / 振動 / サーボ / 最適設計 (他7件)
【概要】本研究では,感度解析を用いることにより,サーボ系と構造系の設計変数を最適化する方法を提案した.本手法では,構造系のモデル化にはFEMを適用し,モード座標を用いてモデルの低次元化を行う.そして,着目する固有モードを採用し,それ以外の固有モードを全て省略することによって,システムを低次元化し制御系を形成する.ここでは、2種類のコントローラーを採用し制御系を構成する.すなわち、一つは動的補償器を用いた制...
【工学】総合工学：モデル化 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏非線形プロセス情報操作のための遺伝的ニューラルネットワークシステムの開発(10555263)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 非線形性 / プロセス / 情報処理 (他20件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理とスケジューリング、また非線形反応・分離プロセスのモデリングと制御へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的として研究を行い、以下のような成果を挙げることができた。 1.GANNの基盤技術となるニューラルネットワーク...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
【工学】総合工学：振動 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏位置決め制御系における構造と制御の統合最適設計法の開発と情報機器の性能向上(08455111)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】情報機器 / 制御 / 振動 / サーボ / 最適設計 (他7件)
【概要】本研究では,感度解析を用いることにより,サーボ系と構造系の設計変数を最適化する方法を提案した.本手法では,構造系のモデル化にはFEMを適用し,モード座標を用いてモデルの低次元化を行う.そして,着目する固有モードを採用し,それ以外の固有モードを全て省略することによって,システムを低次元化し制御系を形成する.ここでは、2種類のコントローラーを採用し制御系を構成する.すなわち、一つは動的補償器を用いた制...
❏構造系と制御系の統合最適設計による情報機器の追従制御機構の性能向上(07455102)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1995
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】振動 / 制御 / サーボ / 最適設計 / 遺伝的アルゴリズム
【概要】振動制御系と位置決め制御機構の高性能化を達成するために、構造系と制御系の統合設計法の提案および開発を行った。本方法は、遺伝的アルゴリズムと感度解析法を用いた非線形計画法に基づいており、制御性を考慮した構造最適化および構造系と制御系の統合最適化の両方を実行可能である。構造系と振動制御系の統合最適化では、制御系としてH^∞制御系を採用し、遺伝的アルゴリズムを用いて構造物形状と制御則、さらにセンサーおよ...
❏構造系と制御系の同時最適設計方法の開発と実用化(05402034)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】長松 昭男 東京工業大学, 工学部, 教授 (70016640)
【キーワード】振動 / 制御 / 最適設計 / 遺伝的アルゴリズム / サーボ (他8件)
【概要】本研究では、制御性を考慮した構造物の最適設計、および構造系と制御系の同時最適設計法を提案し、プログラム開発と応用を行った。一般に大域的な最適解探索能力に優れ創発的な解を生み出すことができるといわれる遺伝的アルゴリズムに改良を加えることにより、構造物の初期設計段階である位相形状を最適化するアルゴリズムを構築した。そして、制御性のよい固有特性を有する構造系を設計するために、感度解析および遺伝的アルゴリ...
【工学】総合工学：シミュレーション ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏再配達・梱包数削減を目的とした物流拠点における出荷行程最適化の研究(16K17199)
【研究テーマ】商学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】佐藤 哲也 早稲田大学, 理工学術院, 講師(任期付) (00772956)
【キーワード】ロジスティクス / サプライチェーン・マネジメント / 生産管理学 / 多段階最適化 / モデル構築 (他13件)
【概要】近年の物流業界では、取り扱い荷物数の増加とトラックドライバーの不足により、需要を満たすことが困難になりつつある。本研究では、製品の生産から出荷、配送に至る工程について効率化・全体最適化を図るためのシステム・手法の提案を行い、導入による効果を分析・評価することを目的とし、従来個々に検討されてきた各階層における最適化問題の深化と、それらを統合した多段階最適化モデルについて、検討を行った。 一方で、各種...
❏コンピュータ・シミュレーションによる心筋細胞発生過程の探究(18700290)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2006 - 2007
【研究代表者】内藤 泰宏 慶應義塾大学, 環境情報学部, 准教授 (50327714)
【キーワード】コンピュータ・シミュレーション / 心筋細胞 / 発生過程 / 遺伝子発現 / 数理モデル (他10件)
【概要】複雑な多細胞生物は、さまざまな遺伝子発現パターンによって、ひとつのゲノム情報から多彩な機能を持つ細胞を発生・分化させている。近年、生物個体を構成する空間的・時間的な発現パターンのプロファイルが大量に獲得されているが、それぞれの発現パターンの機能的意義は必ずしも明らかではない。本研究では、心筋細胞の発生過程の連続的なモデリングに取り組んだ。すでに構築していた胎生初期、胎生後期、新生仔期、成体の4段階...
❏水泳力学シミュレータ・筋骨格モデル・GAの統合による自由形最速泳フォームの解明(18650175)
【研究テーマ】スポーツ科学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2006 - 2008
【研究代表者】中島 求 東京工業大学, 大学院・情報理工学(系)研究科, 准教授 (20272669)
【キーワード】水泳 / シミュレーション / 筋骨格モデル / 遺伝的アルゴリズム / 最適化 (他8件)
【概要】1. 一昨年度構築した,泳者の全身運動および骨格筋の筋活動状態を測定する測定システムを用い,3名の一流大学スイマーの被験者について実験を行った. 2. 昨年度開発した,測定された全身運動データを筋骨格シミュレータへの入力データに変換するアルゴリズムを用い,測定データをシミュレータに入力し,筋骨格シミュレーションを行った. 3. シミュレータによる解析結果と,実験により測定した筋活動状態を比較した結...
【農学】森林圏科学：共生 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏遺伝的プログラミングを用いた共進化型学習に基づく協調エージェントシステムの研究(11480071)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】進化型システム / マルチ・エージェント / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 学習 (他8件)
【概要】初年度に構築したマルチエージェント学習システムをいくつかの実用的な問題に対して適用し、その有効性を明らかにした。応用例としては、以下に述べるように広範囲の分野が含まれる。 1.WebロボットによるWWWサーチの適応的進化 構築したシステムに基づいて、共進化的手法による複数Webロボットの制御学習を行った。これによってユーザの興味にあったWebページを探索するアルゴリズムを実現した。 2.進化型ハー...
【医歯薬学】薬学：遺伝子ネットワーク ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏モジュール性を有するニューロ進化に基づく創発デザインに関する研究(17H01795)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / ニューロ進化 / 深層学習 (他11件)
【概要】本研究ではモジュラ性を有するニューロ進化の有用性を検証した．検証法としては，各種ベンチマーク問題に適用した進化の結果に関して階層的な繰り返し構造が得られるかを解析した．モジュラ性によって，ニューロ進化の時間的な発達過程で情報が再利用でき，新しい構造を展開できると期待される．それにより，従来の人工物設計に伴う困難さ（部分解から全体の解が適切に得られない点や環境の変化にロバストに適応できない点）の解決...
❏進化発生アプローチに基づく遺伝的プログラミングを用いた動的適応システムの研究(26280094)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40302773)
【キーワード】遺伝的プログラミング / 進化計算 / 遺伝子ネットワーク / 進化発生アプローチ / 遺伝子アルゴリズム (他14件)
【概要】本研究では，「進化発生アプローチ」という考えに基づいて，新奇なプログラム進化の手法（発生型遺伝的プログラミング）を構築する．従来の遺伝的プログラミング(Genetic Programming, GP)では，(1)探索が必ずしも効率的でない，(2)探索過程で表現型が複雑化して空間計算量が莫大になる，(3)進化の結果として得られた表現の頑強性が必ずしも高くない，などの点が指摘されていた．そこで本研究で...
【医歯薬学】看護学：データベース ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏経験的分子運動学ポテンシャルの世界標準規格の構築とデータベース化への戦略的展開(17656037)
【研究テーマ】機械材料・材料力学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】酒井 信介 (2007) 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (80134469)
【キーワード】機械材料・材料力学 / 分子動力学 / ポテンシャル / シミュレーション / 遺伝的アルゴリズム (他13件)
【概要】本研究は、アモルファス金属や化合物半導体等の高度な分子動力学計算に不可欠な高精度な経験的分子動力学ポテンシャルの標準規格の構築を行った後、ポテンシャル開発ソフトをインターネットのWebを通じて公開し、利用ユーザの結果をデータベースとして蓄積して共有することにより、世界標準のデータベースを作成することを目的とする。 平成19年度は開発プログラムの発表と情報収集、及び戦略的委員会の組織立ち上げのための...
❏建築外装材料選定支援システムの開発に関する研究(12450219)
【研究テーマ】建築構造・材料
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】野口 貴文 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (80208321)
【キーワード】建築外装材料 / 多目的最適化 / 材料選定システム / 美観 / テクスチュア (他16件)
【概要】本研究において,性能規定型の設計手法を体系化し,最適な材料選定のための設計支援システム構築と,そのための材料物性値のデータベース構築を目的とした一連の研究を行った.本年度の研究成果は以下のとおりである. 1.住宅の外壁を対象とした住宅メーカーへのヒアリングを行い,工業化住宅生産の現場における設計段階での材料選定に関わる性能への対応,品質の管理法などの調査,材料選定の現状調査および,評価性能項目の検...
【医歯薬学】看護学：組織学習 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏組織の進化的学習過程のモデル化とシミュレーション(14580490)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20216724)
【キーワード】進化的学習モデル / エージェントベースモデリング / ハイパーゲーム / 組織学習 / ダブルループ学習 (他12件)
【概要】進化的学習モデルの定式化をエージェントベースモデリングの観点に基づいて,特にハイパーゲーム型のモデルと分配型のモデルの方向から行った。 ハイパーゲーム型のモデルについては,3人ネットワーク型動的ハイパーゲームの場合について,従来の限定的な利得行列に対する学習過程がどの程度一般的な利得行列に有効であるのかを利得行列全体の空間を考慮して系統的に調べた。 分配型のモデルについては,組織学習の基本的概念で...
❏情報が分散共有された組織の進化的学習と知識創造のシミュレーション研究(12680449)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学部, 助教授 (20216724)
【キーワード】組織学習 / ハイパーゲーム / エージェント / エージェントベースモデリング / 遺伝的アルゴリズム (他7件)
【概要】(モデルの特徴と経過) (1)これまでに開発してきたネットワーク型動的ハイパーゲームに基づいて,各ゲーム形式(利得行列,戦略集合)に関する学習過程を扱うためのモデルを複数定式化した。 (2)各モデルにおいて,認知の学習過程を遺伝的アルゴリズムによりシミュレーション分析した。 (3)これまでの結果を踏まえ,さらにエージェント指向の考え方を取り入れて,ハイパーゲーム型状況を本質的に包含する一般的な分配...
【医歯薬学】看護学：学習 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏遺伝的プログラミングを用いた共進化型学習に基づく協調エージェントシステムの研究(11480071)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】伊庭 斉志 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 助教授 (40302773)
【キーワード】進化型システム / マルチ・エージェント / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / 学習 (他8件)
【概要】初年度に構築したマルチエージェント学習システムをいくつかの実用的な問題に対して適用し、その有効性を明らかにした。応用例としては、以下に述べるように広範囲の分野が含まれる。 1.WebロボットによるWWWサーチの適応的進化 構築したシステムに基づいて、共進化的手法による複数Webロボットの制御学習を行った。これによってユーザの興味にあったWebページを探索するアルゴリズムを実現した。 2.進化型ハー...
【医歯薬学】看護学：適応 ／遺伝的アルゴリズム(GA)を含む研究件
❏組織の進化的学習過程のモデル化とシミュレーション(14580490)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】高橋 真吾 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20216724)
【キーワード】進化的学習モデル / エージェントベースモデリング / ハイパーゲーム / 組織学習 / ダブルループ学習 (他12件)
【概要】進化的学習モデルの定式化をエージェントベースモデリングの観点に基づいて,特にハイパーゲーム型のモデルと分配型のモデルの方向から行った。 ハイパーゲーム型のモデルについては,3人ネットワーク型動的ハイパーゲームの場合について,従来の限定的な利得行列に対する学習過程がどの程度一般的な利得行列に有効であるのかを利得行列全体の空間を考慮して系統的に調べた。 分配型のモデルについては,組織学習の基本的概念で...
❏力学的適応モデルと遺伝的アルゴリズムを用いた2足歩行体形の進化シミュレーション(07640956)
【研究テーマ】人類学(含生理人類学)
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】山崎 信寿 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (70101996)
【キーワード】直立2足歩行 / 進化 / 適応 / 神経筋骨格モデル / 運動発生 (他8件)
【概要】直立2足歩行の様々な仮想進化戦略に応じ、体形と歩行運動を自律的に相互適応させることができる計算機シミュレーション手法を開発した。身体は頭胸部と骨盤部および左右の上肢、大腿、下腿、足部の合計10節に分割し、各関節には受動軟部組織に相当するトルクばねを付けた。各節の運動は基本的には矢状面内に拘束されるが、体幹節は垂直軸まわりに回旋できるものとした。また、筋骨格系は下肢と肩および腰部の左右合計26筋群で...
❏遺伝アルゴリズム的手法を用いたゲーム論的社会状況における協調戦略生成過程の分析(06680397)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1994
【研究代表者】中野 文平 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (10016660)
【キーワード】ハイパーゲーム / 遺伝的アルゴリズム / 学習 / 適応
【概要】本研究では「繰り返し二人ハイパーゲーム」の枠組みを定式化し、不完全情報下の社会状況を記述した。この枠組みにより、問題状況に関与する各主体の認知の相違と、そこから生じるコンフリクトを表現することができる。またゲームを繰り返すことにより、コンフリクトの解消に焦点をあてたモデル化が可能となった。 上述の定式化された枠組みを用いて、各主体の状況に対する認知の学習に遺伝的アルゴリズムを適用し、計算機を用いて...
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