表題番号：2005B-371
日付：2006/02/28
研究課題構成論的脳モデルに関する研究
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | 大学院情報生産システム研究科 | 教授 | 平澤 宏太郎 |
- 研究成果概要
- 研究室では、遺伝的アルゴリズム（GA)や遺伝的プログラミング（GP)とは異なる新しい進化論的
計算手法ー遺伝的ネットワークプログラミング（Genetic Network Programming,GNP)の研究・開発を
進めている。
GNPは遺伝子として、判定ノードと処理ノードからなる有向グラフで構成されており、ノード間の接続
およびノード関数を進化論的計算手法により最適化する点が特徴である。したがって、
・必要な判定のみで適切な処理を実行する部分観測マルコフ過程に応用できる。
・判定ノードと処理ノードの重複活用が可能なため、コンパクトな遺伝子を構成できる。
・有向グラフによるネットワーク遺伝子のため、過去の状況に依存した判定が可能であり、
遺伝子の中にメモリー機能を持つことができる。
など、従来の進化論的計算手法に比較して数多くの有利な点がある。
本特定課題では、ロボットあるいはエージェントの人口脳をGNPを活用して構成論的に構築し、それを
各種の応用に展開することにある。
人口脳の構成に関しては
・学習と進化を統合した最適化のアルゴリズム
・脳の機能局在を実現するアルゴリズム
などを検討した。また人口脳の応用に関しては
・エレベータ群管理システムのコントローラ
・株の売買を行うトレーダの人口脳
などに展開する研究を進めてきた。