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J-GLOBAL ID：201302230292444354   整理番号：13A0995169

シンボリック回帰への人工魚群アルゴリズムの適用

Application of an Artificial Fish Swarm Algorithm in Symbolic Regression

著者 (4件)： LIU Qing (Univ. of Fukui) ,  ODAKA Tomohiro (Univ. of Fukui) ,  KUROIWA Jousuke (Univ. of Fukui) ,  OGURA Hisakazu (Univ. of Fukui)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E96-D  号： 4  ページ： 872-885 (J-STAGE)  発行年： 2013年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,シンボリック回帰問題を解くため人工魚群アルゴリズムを導入した。提案したAFSAでは,個々のAFは候補解を表し,これはGEPで遺伝子発現により表される。個々のAFを評価するために,構文木のノード数は制約であると考えられるペナルティに基づく適応度関数を,与えられたデータがよく一致するだけでなくコンパクトである解表現式を得るために設計した。距離,パートナー,密集度,および特徴コードを含む多くの重要な概念を定義した。上記した概念に基づき,筆者等は四つの挙動,即ちランダムな動き挙動,略奪挙動,追従挙動,および回避挙動を設計し,それらの個々の定式化記述を示した。徹底的なシミュレーション結果により,この提案したアルゴリズムは高品質な解表現式を得るだけでなく,非常にロバスト性で迅速な収束を与えることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *データ解析 ,  回帰分析 ,  *ツリー構造 ,  *構文分析 ,  関数 ,  ペナルティ ,  収束 ,  遺伝子発現 ,  計算機シミュレーション ,  分子遺伝現象 ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： *シンボリック回帰 ,  *構文木 ,  適応度関数

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (17件)：

• [1] D.A. Freedman, Statistical Models: Theory and Practice, Cambridge University Press, 2005.
• [2] J. Koza, Genetic programming: On the programming of computers by means of natural selection, MIT Press, 1992.
• [3] M. Schmidt and H. Lipson, “Learning noise,” GECCO'07, pp.1680-1685, 2007.
• [4] P. Barmpalexis, K. Kachrimanis, A. Tsakonas, and E. Georgarakis, “Symbolic regression via genetic programming in the optimization of a controlled release pharmaceutical formulation,” vol.107, pp.75-82, 2011.
• [5] E. Hemberg, M. O'Neill, L. Ho, and H. Claussen, “A symbolic regression approach to manage femtocell coverage using grammatical genetic programming,” CECCO'11, pp.639-646, 2011.

タイトルに関連する用語 (3件)： シンボリック回帰 ,  人工 ,  アルゴリズム