2024-03-29T22:43:23Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001311962023-11-17T02:17:36Z06504:08126:08129
遺伝的プログラミングによるロボットの行動制御プログラムの生成Generations of Robust Programs for Robot control with GPjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00131381/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=131196&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1龍谷大学理工学部数理情報学科龍谷大学理工学部数理情報学科高橋, 健介藤本, 好司従来、GP(あるいはGA)を応用した実験では、解きたい問題のための問題と解のサンプル(環境)をいくつか用意し、それら全ての環境をGPが解いた時点で問題解決を成し遂げたということが多かった。このこと自体は方法として自然かつ合理的である。だが、GPは(GAと比較して)より柔軟な自動プログラミングとしての性格が強い。GPはただ問題を解くために使うより、便利な自動プログラミングのためのツールと見なした方が将来性に溢れている。GPでより汎用的なプログラムが生成できれば、GPは自動プログラミングのツールとして大きな意味を持つことになるだろう。本研究では、それが育った環境条件にとらわれること無くプログラムを動作させるためにはどのような進化を行なえば良いかを考える。このことは進化論から言えば矛盾している。自然界における生物は周りの環境により適応しようとして生体組織を変化させる。これが一般的に進化と呼ばれている。つまり、進化とは周囲の環境が持つ特徴に合わせていくということである。従って、進化したプログラムは異なる環境でも進化した環境と共通した特徴を持っていれば適応できるということが期待される。AN00349328全国大会講演論文集第54回人工知能と認知科学1791801997-03-122015-01-20