1Q-2
動的環境へ適応可能な進化学習システムの提案
○角 秀夫，大枝真一（木更津高専）
自然界の生物は環境の変化に適応しながら生存している.
そこでは生物である各個体が環境との相互作用をもとに学習を行い,生存に有利に働く行動を選択している.
その生物の持つきわめて柔軟な適応能力に着想を得て,その生物学的知見をコンピュータ上で実現する理論研究がなされてきた.
なかでも学習と進化に関する研究はさかんに行われている.たとえば,ニューラルネットワークの学習法としてBP学習(誤差逆伝播法)やGA(遺伝的アルゴリズム)は広く知られている.
本研究では,BP学習による個体の学習とGAによる集団の進化を組み合わせ,大規模な訓練事例の学習を行うニューラルネットワークの初期結合荷重の最適化を行う.