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J-GLOBAL ID：201702276755186587   整理番号：17A0242101

最適配偶者選択を用いた決定論的幾何学的意味論的遺伝的プログラミング【Powered by NICT】

Deterministic Geometric Semantic Genetic Programming with Optimal Mate Selection

著者 (3件)： Hara Akira (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Japan 731-3194) ,  Kushida Jun-ichi (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Japan 731-3194) ,  Takahama Tetsuyuki (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Japan 731-3194)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 003387-003392  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 記号回帰問題を解決するために,遺伝的プログラミング(GP)は進化する樹木構造数値表現のための用いられることが多い。最近,ツリー構造の意味論に基づく新しい交差演算子は,多くの注目を集めている。意味論クロスオーバでは,子孫はその親個体から生成される子は親の特性を継承する構造的にだが意味的にできないようにした。幾何学的意味論的GP(GSGP)は,子孫は,二種類の親個体の凸結合によって生成される方法である。GSGPの探索性能を改善するために,標的意味論の情報を利用した決定論的幾何学的意味論的クロスオーバを提案した。従来GSGPでは,凸結合の比は,ランダムに決定した。一方,決定論的クロスオーバは親個体のアフィン組合せの最適比を使用することができる生成した子孫は,標的溶液に最も近いことができる。これらの方法では,交差演算子が適用される親たちが,彼らの適応度のみに基づいて選択した。本論文では,より効率的に標的溶液にアプローチできる子孫を生成するための親の新しい選択法を提案した。この方法では,親と目標点を結ぶ直線間の距離は,ユニ空間の中の最小可能になるように,対親を選択する。は,著者らの方法がいくつかの記号的回帰問題における従来のGSGPよりも優れた性能を示すことを確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ツリー構造 ,  *意味論 ,  *遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： 適応度 ,  探索性能 ,  *決定論 ,  配偶者選択 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配偶者選択 ,  幾何学 ,  意味論 ,  遺伝的プログラミング