進化的方法によるソフトウェアの自動発展に関する研究

利用进化方法进行软件自动进化研究

基本信息

批准号：
10139211
负责人：
長尾智晴
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
财政年份：
1998
资助国家：
日本
起止时间：
1998 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,発展・進化可能性を有するソフトウェアを,基本構成要素を回路網状あるいは木構造状に組み立てることによって記述・表現し,扱う問題に応じて学習・適応・発展・進化させる方法論を確立することを目的としている.本研究では,基本構成要素として,しきい素子,演算子,関数,プログラムなどを扱い,マルチレベルの研究を遂行している.それぞれの場合について本年度の研究実績の概略を示す.1. しきい素子: ユニット間の結合を近傍だけに限定した神経回路網であるACNNの進化的最適化法を確立し,時系列処理が必要な迷路探索問題に適用してその有効性を確認した.2. 演算子(フィルタ): 画像を入出力する多数のフィルタを木構造に組み立てた合成フィルタにより,与えられた原画像から目標画像までの未知の変換を,遺伝的プログラミングの改良手法に基づいて自動的に生成する画期的なソフトウェアを開発した.これにより,従来は対象と目標が限定され,手作業による試行錯誤によってのみ構築されていた画像処理を,事例を与えるだけで自動的に構築することを世界で初めて可能にし,大幅な省力化を実現するとともに画像処理の応用範囲を飛躍的に拡大した.3. 関数(手続き): マルチエージェントと強化学習の考え方を用いて,将棋における戦略を,エージェント間の対戦結果の事例ベースから自動的に獲得する方法について検討して有効な成果を得た.4. プログラム: それぞれが別のプログラムに基づいて自律的に判断を行う自律エージェントの集団を用いて人工株式市場を形成し,その株価変動を実際の株価変動の予測に用いる方法論について検討し,有効な成果を得た.これらの研究成果の一部は,これまでに新聞報道,国際会議あるいは国内の学会などにおいて公表しており,いずれも世界的に注目されている.

在这项研究中，我们通过将基本组件组装成网络或树结构来描述和表达具有开发和进化潜力的软件，并根据所处理的问题建立学习、适应、开发和进化的方法。研究方面，我们正在以阈值元素、算子、函数、程序等为基本组成部分进行多层次的研究。我们将针对每个案例对今年的研究结果进行概述。 1．我们为 ACNN（一种单元之间的连接仅限于其邻居的神经网络）建立了一种进化优化方法，并通过将其应用于需要时间序列处理的迷宫搜索问题（过滤器）来验证其有效性。2. ）：这是一项革命性技术，可基于改进的遗传编程方法自动生成从给定原始图像到目标图像的未知转换，该方法使用合成滤波器，该合成滤波器组装了输入和输出图像的许多滤波器的树结构。。全球首次实现了仅通过提供示例即可自动构建图像处理，而以前的目标和目标有限，只能通过手动试错来构建，从而大大节省了劳动力和应用范围图像处理的能力得到了极大的扩展。 3．功能（程序）：利用多智能体和强化学习的概念，我们研究了一种根据智能体之间匹配的示例结果自动获取将棋策略的方法，并获得了有效的结果 4. 程序：我们使用一组自主代理创建了一个人工股票市场，每个代理根据单独的程序自主做出决策，并研究了一种利用股票价格波动来预测实际股票价格波动的方法，并获得了其中的一些有效结果。研究成果多次发表在报刊、国际会议、国内学术会议上，引起世界关注。