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.

本研究是从通过与多个自主元素的交互使系统整体获得智能行为的角度进行的，我们的目的是通过引入进化的概念来构造一个系统。构建集体智慧的协同进化理论。本研究中的协同进化是指由于简单的相互作用、相互适应而产生的结果。从系统运行环境和指定目的信息的完整性/不完整性的角度分析了通过协同进化形成集体智能的优势（2）协同进化计算方法的算法构建冗余个体表示。以及申请人构建的利用机制中性分子进化理论激发的新突变基于进化计算方法，我们尝试通过共同进化来提高性能，我们比较了基准问题和人工神经网络的进化设计的结果。 (2)人工神经网络的设计。神经网络和简单的基准函数表现出不同的进化动力学，使得独立于设计目标的搜索成为可能（3）分布式环境协同进化模拟器开发供应和。通过连接本文介绍的服务器构建了分布式协同进化计算环境。在本研究中，我们提出了一种基于分布式环境中协同进化基本理论的算法，开发了分布式集体智能模拟器，并对其有效性进行了评估。