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J-GLOBAL ID：201502215961719972   整理番号：15A1149902

GPにおける頻出構造に着目した複合的ブロート抑制戦略

Assembling Bloat Control Strategies in Genetic Programming Based on Frequent Tree Structures

著者 (2件)： 小野景子 (龍谷大 理工) ,  花田良子 (関西大 システム理工)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション 数理モデル化と応用(Web)  (情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用(Web))
巻： 8  号： 2  ページ： 77-87 (WEB ONLY)  発行年： 2015年07月24日 
JST資料番号： U0475A  ISSN： 1882-7780  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 遺伝的プログラミング(GP)を実問題に適用する際,多くの場合,解構造が急激に大きくなるブロートの抑制を考える必要がある。我々は本論文で,複合的ブロート抑制戦略に関して論じる。ブロート抑制のための効果的な手法に“Size-fairモデルGP”があるが,この手法は交叉対象となる木の大きさのみに着目するため,重要な木構造が壊れる可能性がある。そこで,我々は,解の探索に有効に働く部分木の発見を促進するために,優良解群に頻出する比較的小さな部分木に着目する。また,それらを保存する手法をSize-fairモデルGP手法に組み込むことで,効率良い解探索を同時に実現するブロート抑制手法を提案する。提案法の性能評価には,広く使われているベンチマーク問題および画像の雑音除去フィルタの最適化問題を用い,ブロート抑制性能および解探索性能の観点より提案法の有効性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *遺伝的プログラミング ,  木構造 ,  捜索 ,  *雑音除去 ,  木【グラフ】
準シソーラス用語： 解探索 ,  *ブロート抑制 ,  頻出パターン ,  部分木

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

引用文献 (27件)：

• Langdon, W.B., Soule, T., Poli, R. and Foster, J.A.: The evolution of size and shape, Advances in Genetic Programming 3, Spector, L., Langdon, W.B., O'Reilly, U.-M. and Angeline, P.J. (Eds.), ch. 8, pp.163-190, MIT Press, Cambridge, MA, USA (1999).
• Majeed, H. and Ryan, C.: A less destructive, contextaware crossover operator for GP, Proc. 9th European Conference on Genetic Programming, ser. Lecture Notes in Computer Science, Collet, P., Tomassini, M., Ebner, M., Gustafson, S. and Ekárt, A. (Eds.), Vol.3905, pp.36-48, Springer, 10-12, April (2006).
• Fitzgerald, J., Azad, R.M.A. and Ryan, C.: Bootstrapping to reduce bloat and improve generalisation in genetic programming, GECCO (Companion), pp.141-142 (2013).
• Ito, T., Iba, H. and Sato, S.: Depth-dependent crossover for genetic programming, Proc. 1998 IEEE World Congress on Computational Intelligence, pp.775-780, IEEE Press (1998).
• Crawford-Marks, R. and Spector, L.: Size control via size fair genetic operators in the pushgp genetic programming system, GECCO, pp.733-739, Morgan Kaufmann(2002).

タイトルに関連する用語 (3件)： GP ,  着目 ,  戦略