Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

遺伝的プログラミング / 進化計算 / 対話型進化計算 / 遺伝的アルゴリズム / EDAアルゴリズム / 進化型ロボット / 進化型システム / 機械学習 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 / 創発デザイン

本研究では,「確率文法に基づくプログラム進化」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.これは,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムを生成する確率文法の確率分布を推定することによりプログラム進化を行う手法である.さらに,提案する手法を,創造支援,ロボット工学,金融工学,Webインテリジェンスなどの実際的な問題を対象にして検証し,その有効性を確認した.

遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 / 創発デザイン / EDAアルゴリズム / 対話型進化計算 / EDP / EDA / 人工遺伝子ネットワーク / プログラム進化

本研究では,確率モデルに基づくプログラム進化である「プログラムの分布推定:EDP(Estimation of Distribution Programming)」という考えを提案し,遺伝的プログラミングを拡張した自動プログラミング法を構築した.より詳細には,集団探索ではあるが交叉と突然変異を用いず,プログラムの確率分布を推定することにより進化を行い,頑強で効率のよい手法を実現した.提案手法では確率変数の依存関係を表す確率分布モデルを複数の候補で組み合わせ,プログラム集団の確率分布を推定することによりプログラム進化を実行する.この手法は以下で述べる従来の最適化アルゴリズム(EDA)を拡張したものである.さらに本研究では,提案するEDPに基づいて構築した進化システムの有効性を,ヒューマノイド・ロボットの動作生成,金融工学におけるデータマイニングと予測,バイオインフォマティックスにおける遺伝子因果関係の解析などの実際的な問題領域を対象にして検証した.

遺伝的プログラミング / 遺伝的アルゴリズム / 進化計算 / ヒューマノイドロボット / 自動作曲 / 創発デザイン / 生成的インタラクション / 対話型進化計算 / 遺化的アルゴリズム / ヒューマノイド・ロボット / 進化システム / 音楽情報処理 / 進化論的計算 / 人工生命 / 進化型ハードウェア

本研究では、対話型進化計算を用いて人間とコンピュータの相互協力が可能なデザインシステムを構築した。これは人間の評価系をモデル化して組み込むという従来の分析的なアプローチに対して、人間そのものを設計過程に取り込み、本人の評価に基づいてコンピュータに最適な設計をさせるアプローチである。逆にいえば、適合度が陽には定義されない分野に対して、ユーザの協力により淘汰圧をあたえることで望みの進化を達成することを目指す。具体的には遺伝的プログラミングをインターラクティブに利用して、複雑な設計問題への有用な支援ツールを実現した。
本研究においては、(1)音楽、(2)WWW上の擬人化エージェントキャラクタ、(3)ロボットの動作デザイン、の3つの分野に絞って、システムの有効性を明らかにした。これらはそれぞれ(1)芸術、(2)マルチモーダルの感性や(3)工学的最適化設計に対応し、異なる代表的なデザイン領域と考えられる。
具体的には以下の項目について、研究を実施し、提案手法の有効性を実験的に明らかにした。
1.創発デザインシステムの基本部分の設計を行った。特に進化を効率的に導くための的確な遺伝子表現の開発、及び対話部分の実装を重視した。
2.デザインといえどもある種の拘束条件での準最適値の探索が不可欠である。そのために、構築したシステムの基本的な探索能力の検証をした。具体的には様々なベンチマーク問題に対して空間/時間計算量を従来のシステムと比較し、探索能力を解析した。
3.音楽(特にリズム)の対話的生成システムを実現し、創発デザインの有効性を示した。
4.WWW上の擬人化エージェント(MPMLキャラクター)の対話型設計システムを構築し、人にとって親しみやすいプレゼンテーションエージェントを実現し、感性情報処理からみた有効性を議論した。
5.創発デザインシステムを用いてロボットの動作設計を行い、設計手法に関しての実世界での頑強性をテストした。

【研究分担者】
石塚満	東京大学	大学院・情報理工学研究科	教授	(Kakenデータベース)