構造進化型人工神経回路網MBEANNへの遺伝子重複突然変異の導入

摘要

ANN (Artificial Neural Networks) には進化型計算を用いて適切な形態を進化獲得しようという研究領域があり, EANN (Evolving ANN) と呼ばれている．一般にEANN ではシナプス結合荷重値のみを進化対象としているが，その場合，ネットワークにおけるノードやシナプス結合などの形態を設計者が試行錯誤的に決定しなければならず，設計者の大きな負担になっている．そのために，隠れ層ノード数やシナプス結合形態も進化の対象としたTWEANN (Topology and Weight EANN) と呼ばれる研究が行われている．我々はTWEANN の一手法としてMBEANN（Mutation Based EANN）[1] を開発，研究してきた．MBEANN はその内部構造をモジュール化した構造を導入している．本稿ではこの構造を利用し，実生物の進化においてその効果が重要視されている遺伝子重複の概念を導入しMBEANN の拡張法を提案する．実験として2 重倒立振子制御問題を取り上げ，計算機実験を通して他の手法と性能を比較し，提案手法の検証を行う．