講演名 2002/1/22
学習機械を利用した遺伝的アルゴリズムのモデリングに関する検討
今井 順一, 塩谷 浩之, 伊達 惇,
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抄録(和) 遺伝的アルゴリズム(GA)の解析手法の一つに, 無限集団のGAを写像やベクトル場で記述するVoseのモデルがある.このベクトル場はGAを特徴付けており, 有限な集団サイズの場合でも解析の上で有用であるが, これを得るには対象となるGAの詳細な情報を知る必要がある.本研究では, 学習機械を用いたGAのモデリング手法を提案する.この枠組みを用い, 通常の有限集団のGAにおける遺伝子型分布の遷移を学習データとして学習を行うことで近似的にVoseモデルにおける写像やベクトル場が得られる.本研究では, 学習機械としてmixture of experts(ME)を用いて実験を行い, それらに最適化問題の合成という意味付けを行う.
抄録(英) In this paper, we propose a method for modeling genetic algorithms by using neural networks. We use a neural network for estimating deterministic transitions of infinite populations from stochastic data obtained through observing a process of a genetic algorithm for finite populations. Then, the trained neural network approximates a mapping (or a vector field) which characterizes the genetic algorithm. In this paper, we use a mixture-of-experts architecture for modeling and show that an optimization problem, which the genetic algorithm is applied to, is represented as a combination of some other optimization problems corresponding to expert networks.
キーワード(和) 遺伝的アルゴリズム / 学習機械 / ベクトル場 / mixture of experts
キーワード(英) genetic algorithm / neural network / vector field / mixture-of-experts architecture
資料番号
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2002/1/22(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 学習機械を利用した遺伝的アルゴリズムのモデリングに関する検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Study on Modeling Genetic Algorithms by using Neural Networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / genetic algorithm
キーワード(2)(和/英) 学習機械 / neural network
キーワード(3)(和/英) ベクトル場 / vector field
キーワード(4)(和/英) mixture of experts / mixture-of-experts architecture
第 1 著者 氏名(和/英) 今井 順一 / Jun-ichi IMAI
第 1 著者 所属(和/英) 北海道大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Hokkaido University
第 2 著者 氏名(和/英) 塩谷 浩之 / Hiroyuki SHIOYA
第 2 著者 所属(和/英) 室蘭工業大学
Muroran Institute of Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 伊達 惇 / Tsutomu DA-TE
第 3 著者 所属(和/英) 北海道大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Hokkaido University
発表年月日 2002/1/22
資料番号
巻番号(vol) vol.101
号番号(no) 616
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日