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.

在今年，按照原计划，我们使用进化计算扩展了自动生成方法，并将其应用于实际问题。首先，我们提出了图形结构化程序，这是一种自动化的编程方法，该方法使用我们提出的图形结构作为程序的表示。进化（葡萄）扩大。我们提出了一种通过自动生成使用葡萄搜索搜索空间的代理行为程序来获取搜索算法的方法。我们使用所提出的方法来执行搜索算法采集实验，以实现基准功能和模板匹配功能优化问题，并对搜索空间动态变化的问题执行搜索算法采集实验。与先前提出的搜索算法相比，使用建议的方法构建的搜索算法显示出更好的结果。人们认为这一结果可以自动生成一种人们先前根据问题而根据反复试验而开发的搜索算法。接下来，用于图像分类的遗传图像网络，一种用于图像分类算法的自动构造方法，其中包括图像转换部分。（Gin-ic）扩展了。图像分类通常包括三个阶段：图像预处理，特征提取和分类。每个阶段都进行了各种研究。 Gin-ic具有以下事实的独特特征：一系列由“图像转换单元”，“特征提取单元”和“计算单元”组成的图像分类算法已完全构建。 Gin-IC具有一个图像转换单元，可以将图像转换为易于分类的形式。今年，我们将这种杜松子IC视为单个弱分类器，通过使用合奏学习方法，我们通过组合多个杜松子会提高了分类精度。