適応度景観学習型進化型計算における機械学習アルゴリズムの検討

摘要

本研究では，air GAについて説明し，その有用性と問題点を述べた．これを解決するため，アンサンブル学習を導入した拡張手法を提案した．数値実験により，再学習の効果および拡張手法の有用性を確かめた.今後の課題として，拡張手法において各SVMの探索状況に応じた重みの付け方の検討や，データを分割して学習する手法の導入などが考えられる．