知識蓄積型遺伝的アルゴリズムとその応用に関する研究

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(1)知識蓄積型遺伝的アルゴリズム進化過程において解を構成する有効な遺伝子あるいは部品を蓄積するためにマルチ・ニッチを提案した。マルチ・ニッチは進化的計算法全体に活用できる汎用的な概念であるが、本研究ではマルチ・ニッチが最も有効に働く例として、遺伝的プログラミング(GP)による再帰的プログラムの生成に適用した。まず、個体であるS表現のプログラムの再帰性、終了条件などの構造に基づく構造的マルチ・ニッチを提案し、フィボナッチ数列問題に適応してその有効性を確認した。さらに、適合ケースに基づくマルチ・ニッチを提案し、それを探索問題に適応してその有効性を確認した。一方、遺伝的プログラミングによるロボットの行動制御の進化において、種々の環境を経験することにより知識を蓄積し、環境に対してより汎用的な行動制御プログラムを獲得する実験を行った。この結果、限られてはいるが、異なる環境に対しても対応できる行動制御プログラムを得ることができた。(2)遺伝的アルゴリズムの応用f-θレンズのより実際的なモデルとして、ポリゴンミラーによる偏向系を用い、両面レンズのモデルでの設計を試みた。ポリゴンミラーによりレンズが上下非対称になりパラメータ数が増加し、また両面レンズにしたことによりパラメータ間の依存性が増大し、非常に困難な問題となったが、精度が片面レンズに劣るものの基本的な形状を得ることができた。FM音源の表現力の限界を克服するために、遺伝的プログラミングを使って音響波形を直接数式で表すことを試みた。評価関数として、波形の類似度と周波数特性の類似度を混合して用いた。また、マルチ・ニッチの応用として、波形の類似度と周波数特性の類似度の混合比が異なる評価関数を持つ多集団GPによって進化を行った。FM音源、実際の楽器音、音声をサンプルとして実験を行い良好な結果を得た。