進化計算によるグラフ構造表現を用いたプログラムの自動生成に関する研究

基于进化计算的图结构表示自动程序生成研究

基本信息

批准号：
08J05094
负责人：
白川真一
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Yokohama National University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,当初の研究計画通り,我々が先に提案した進化計算によるフロクラムの自動生成手法の拡張と実問題への応用を行った.まず,先に我々が提案したグラフ構造をプログラムの表現形式とする自動プログラミング手法であるGraph Structured Program Evolution(GRAPE)の拡張を行った.GRAPEを用いて探索空間を探索するエージェントの行動プログラムを自動生成することで,探索アルゴリズムの獲得を行う方法を提案した.提案手法を用いて関数最適化問題のベンチマーク関数とテンプレートマッチング,探索空間が動的に変化する問題に対して探索アルゴリズムの獲得実験を行った.提案手法によって構築された探索アルゴリズムは,従来提案されている探索アルゴリズムと比較して良好な結果を示すものであった.この成果によって,従来は問題に合わせて人が試行錯誤的に開発していた探索アルゴリズムを自動的に生成することができるようになると考えられる.次に,画像変換部を含む画像分類アルゴリズムの自動構築手法であるGenetic Image Network for Image Classification (GIN-IC)の拡張を行った.通常,画像分類は「画像の前処理」,「特徴量抽出」,「分類」の3つのフェーズから構成される.それぞれのフェーズについて様々な研究が行われているが.GIN-ICでは「画像変換部」,「特徴量抽出部」,「演算部」から構成される一連の画像分類アルゴリズムを全自動で構築する点に特徴がある.GIN-ICでは画像変換部をもつことによって,画像を分類し易いかたちに変換することが可能となる.本年度はこのGIN-ICを1つの弱識別器として扱い,アンサンブル学習法を利用してGIN-ICを複数組み合わせることで分類精度の向上を図った.

今年，按照原来的研究计划，我们将之前提出的利用进化计算的Flocrams自动生成方法进行了扩展，并将其应用到实际问题中。首先，我们将之前提出的图结构转换为程序表示图结构化程序是一种自动编程方法，我们扩展了进化（GRAPE）。我们提出了一种通过自动生成使用 GRAPE 搜索搜索空间的代理的行为程序来获取搜索算法的方法。所提出的方法可用于解决函数优化问题。使用基准函数和模板匹配获取搜索空间动态变化问题的搜索算法。建议与先前提出的搜索算法相比，使用该方法构建的搜索算法显示出更好的结果。该结果表明，使用该方法构建的搜索算法显示出比先前提出的搜索算法更好的结果。人们认为自动生成搜索算法将是可能的。 .接下来我们将介绍Genetic用于图像分类的图像网络(GIN-IC)。通常，图像分类由三个阶段组成：“图像预处理”、“特征提取”和“分类”。但是，GIN-IC 使用了一系列图像分类。算法由“图像转换部分”、“特征提取部分”和“计算部分”组成。 GIN-IC的特点是系统的全自动构建。GIN-IC有一个图像转换部分，可以将图像转换为易于分类的形式，我们将其视为分类器并使用集成学习方法。组合多个 GIN-IC 以提高分类精度。