共進化に基づく集合知能体の自律的構成

基于协同进化的集体智慧自主配置

基本信息

批准号：
15650020
负责人：
上田完次
金额：
$ 2.05万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-15650020/
关键词：
共進化進化型計算自律分散進化計算

项目摘要

本研究は複数の自律要素が相互作用しながらシステム全体として知能があるような振る舞いを獲得させるという観点から研究を行った.特に,一個の自律要素ではなく,複数の自律要素であるため,共進化の概念を導入してシステムを構成することを目指した.主要な成果を以下に挙げる.(1)集合的知能体構成のための共進化理論構築本研究における共進化とは,複数の個体簡の相互作用の結果,互いの適応度へ変化をもたらしながら進化する過程としている.その共進化による集合的知能体形成の利点を,システムが作動する環境および付与される目的に関する情報の完全・不完全性という観点からシステム論的に解析を行い,幾つかの基本性質を明らかにした.(2)共進化型計算手法のアルゴリズム構築申請者らが構築してきた分子進化の中立説に動機づけられた冗長な個体表現と,新しい突然変異メカニズムを用いる進化計算手法を基礎に,共進化させることによって性能の向上を図った.提案手法を用いてベンチマーク問題と人工神経回路網の進化的設計の結果を比較したところ,1.人工神経回路網の設計にも提案手法が有効であること,2.人工神経回路網と簡単なベンチマーク関数では異なる進化ダイナミクスを示し設計対象に依存しない探索が可能であることがわかった.(3)分散環境共進化シミュレータの開発備品として導入したサーバ及び複数のクライアント計算機を,ネットワークを介して接続し,共進化計算用の分散環境を構築した.(2)において構築した分散環境下に対応可能な共進化型計算手法のアルゴリズムを導入し,高速に計算が行えることを確認した.以上により,本研究では分散環境下の共進化に対する基礎理論を基にアルゴリズムを提案し,分散型集合知能体シミュレータを開発し,その有効性を確認した.

这项研究是从实现整个系统的智能行为的角度进行的，因为它与多个自主元素相互作用。特别是，由于它不是一个自主元素，因此它旨在通过引入协同进化的概念来构建系统。主要结果如下列出：（1）本研究中集体智能构建协同进化的共同进化理论是由多个个体之间的相互作用导致的进化过程，从而导致彼此的适应性变化。从系统理论中分析了集体智能形成的优势，从系统理论中分析了有关系统运行的环境的完整性和不完整性，并揭示了一些基本属性。（2）构建用于进化计算方法的算法。使用申请人所构建的中性分子进化理论和使用新的突变机制的冗余单个表示。基于进化计算方法，我们旨在通过共同探索结果来提高性能。使用提出的方法，我们将基准问题与人工神经网络的进化设计进行了比较，1。提出的方法也可有效地设计人工神经网络，而2。人工神经网络和简单的基准功能显示出不同的进化动力学和独立于设计对象的搜索。（3）通过网络连接了作为分布式环境共同进化模拟器的开发设备引入的服务器和多台客户端计算机，以创建分布式环境以进行共同进化计算。在（2）中，引入了可以适应分布式环境的共同进化计算方法的算法，并证实可以高速执行计算。从上述研究中，在本研究中，提出了一种基于分布式环境下共进化的基本理论提出的算法，并开发了分布式集合智能模拟器，并确认了其有效性。