@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098660,
 author = {臼居浩太郎 and 中田雅也 and 髙玉圭樹},
 issue = {16},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2014}
}