リンケージ型学習分類子システムによる類似環境に適応可能な汎用的知識の獲得と活用法の提案および性能評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-02-24
• タイトル: リンケージ型学習分類子システムによる類似環境に適応可能な汎用的知識の獲得と活用法の提案および性能評価
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学情報理工学部
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications
• 著者名: 臼居浩太郎; 中田雅也; 髙玉圭樹
• 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，類似する環境に適応可能な遺伝的機械学習手法としてリンケージ型学習分類子システム (XCSAM with Linkage-Classifier: XCSL) を提案する．具体的には，行動最適性の高い分類子同士の結びつきを表現したリンケージ型分類子 (Linkage-Classifier) を形成し，行動選択に利用する．提案手法の有効性を検証するために，Multi-step 問題の一般的なベンチマーク問題である Block World 問題を用いて，従来手法 XCS, XCSAM との比較をしたところ，類似する環境に変化する場合において，リンケージ型分類子を活用することで XCS に対しては約 18%，XCSAM に対しては約 25%の学習回数で新しい環境に適応可能であることが明らかとなった．
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2014-MPS-97, 号 16, p. 1-6, 発行日 2014-02-24
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会