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感性に基づく企画立案を支援する 分散対話型進化システム. 同志社大学大学院 同志社大学 同志社大学 同志社大学大学院 . ○ 長谷佳明 三木光範 廣安知之 小川泰正 . 対話型 GA. 問題点. ・探索の初期収束 ・個人の主観的解への収束. ・対話型 GA --- Interactive Genetic Algorism. 分散対話型進化システムとは. ・ 「並列分散モデル」を IGA に導入. ・移住個体により多様性の維持,早熟収束の回避の実現を目指したシステム.
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感性に基づく企画立案を支援する分散対話型進化システム感性に基づく企画立案を支援する分散対話型進化システム 同志社大学大学院 同志社大学 同志社大学 同志社大学大学院 ○長谷佳明 三木光範 廣安知之 小川泰正
対話型GA 問題点 ・探索の初期収束 ・個人の主観的解への収束 ・対話型GA --- Interactive Genetic Algorism
分散対話型進化システムとは ・「並列分散モデル」をIGAに導入 ・移住個体により多様性の維持,早熟収束の回避の実現を目指したシステム ・複数ユーザにより同時にIGAによる探索
システムモデル HORBは、「Hirano Object Request Broker」の略, 産業技術総合研究所の平野聡氏によって開発
家具配色問題 • ソファー • カーペット • カーテン 配色対象
移住個体の扱い ・4世代目以降解交換を行うように設定. ・探索者が移住解を良いと判断した時のみ交叉の対象とする. ・解探索が十分行われてから解交換がされるべき. ・無作為に移住解が交叉に含まれると各ユーザの探索が発散する可能性がある.
解探索の推移 初期解 X世代の解 最終解
デモンストレーション Third Second Best Worst 第1世代
デモンストレーション 第2世代
デモンストレーション Third Worst Best Second 第5世代
デモンストレーション 第6世代
デモンストレーション 第7世代
有効性検証 ・探索範囲の拡張 ・早熟回避が可能 ・他のユーザの個体により,一人の主観に囚われない解探索 移住解なしの探索履歴 移住解ありの探索履歴
結論 • 並列分散に拡張した対話型GAを提案した. • 今後は,他の実問題に分散対話型進化システムを実装し,その有効性を検証する.
評価値の比較 Best:最良個体,Second:二番目に良い個体 Third:3番目に良い個体, Normal:悪いと評価されなかった個体
評価に応じた交叉 ・評価に対して以下に示す組み合わせで交叉を行う Best:最良個体,Second:二番目に良い個体 Third:3番目に良い個体, Normal:悪いと評価されなかった個体
コラボレーションレート ・移住解を交叉に自動的に組み込むためのパラメータ ・レートを変化させることで合意へと導くための機能
実数値遺伝的アルゴリズム ビットストリングGA 実数値GA ・表現体のバイナリや, グレイ型のコード化が必要 表現体の数値の持つ 実数ベクトルを交叉に利用 遺伝子型空間と表現型空間の位相構造が異なる. 親の特徴空間をより反映した子を生成する.
単峰性正規分布交叉 式①
有効性検証② 移住解を突然変異として利用 ①ーはじめに設定した初期解と比較し,最終的な解が良くなったか ②-疲労を感じたか,③-このシステムを利用したいか ④-移住解は突然変異として探索に役立ったか
GAとIGAの比較 GA IGA
選択の改善 • 現段階では,評価に直結した選択法,経験的に設定した確率による選択. • ユーザの評価によりスケーリングを行った上での,選択が改善法として考えられる.
有効性検証ためのデータ • アンケートによるデータ ・はじめに設定した初期解と比較し,最終的な解が良くなったか ・疲労を感じたか ・このシステムを利用したいか ・移住解は役に立ったか ・妥協案創造に役立ったか ・イメージとしてのコミュニケーションが成立するか • エリート個体の履歴
有効性検証① 通信機能の無い状態 ①ーはじめに設定した初期解と比較し,最終的な解が良くなったか ②-疲労を感じたか ③-このシステムを利用したいか
対象問題 • 家具配色問題 • 複数人でプレゼント決定問題 • 旅行のルート決定問題
探索例 ユーザA ユーザB 一番良いと判断した解の履歴