グローバルベストを向上させる可能性を考慮したPSOを用いた遺伝子ネットワーク推定手法の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2011-02-15
• タイトル: グローバルベストを向上させる可能性を考慮したPSOを用いた遺伝子ネットワーク推定手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: PSO Using Possibility to Improve the Global Best for Inference of the Genetic Networks
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 一般論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 金沢大学
• 著者所属: 金沢大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanazawa University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanazawa University
• 著者名: 村田, 裕章; 木村, 春彦
• 著者名(英): Hiroaki, Murata; Haruhiko, Kimura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では遺伝子ネットワークのS-systemモデル推定問題を対象としたグローバルベストを向上させる可能性を考慮したPSOの提案を行う．PSOは全粒子の再評価を行うことで，グローバルベストを向上させ最適化を行っている．しかしながら全粒子がグローバルベストを向上させる可能性を同程度に有しているとは考えにくい．そこで遺伝子ネットワークのS-systemモデル推定手法の一種であるPUNNモデルを用いた推定手法を用いて，グローバルベストを向上させる可能性を推定し，その可能性が高い粒子のみを再評価対象とする手法の提案を行う．評価実験の結果，従来手法に比べ実行時間，推定精度ともに良い結果を得ることができたことを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we proposed the PSO using possibility to improve the global best for inference of S-system models in the genetic networks. In order to find an optimal solution, PSO improves the global best, which is the position of the best solution found by past optimization, by re-evaluating all particles. However, it is not likely that all particles have possibility to improve the global best at the same level. Therefore, the proposed method will estimate the possibility to improve the global best using PUNN model's fitness function, and limit re-evaluation particles. The results show the proposed method is able to obtain a better solution compared to the previous method which has not used the possibility to improve the global best.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 52, 号 2, p. 743-755, 発行日 2011-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764