Evolutionary Systems
年度
- 2015 年度版
Instructor
Goal and Theme
教科書の輪講を行いながら、遺伝的アルゴリズムの理論的基礎、ビルディングブロックを考慮した設計手法、遺伝子座間のリンケージを考慮した学習や同定、分布推定に基づく手法、さらに進化計算の並列化手法に関して理解を深めることで、進化計算の理論的枠組みと応用に関して学ぶことを目的とする。
授業の到達目標
進化計算の理論的枠組みを体系的に把握し、簡単な応用問題への適用法を習得することを到達目標とする。
Abstract
進化計算の理論的枠組みを体系的に把握することを目標として、まず基礎となる、遺伝的アルゴリズムの理論的基礎(選択のパラメータである乗っ取り時間や探索を制御するパラメータであるイノベーション時間など)、ビルディングブロックを考慮した設計手法、遺伝子座間のリンケージを考慮した学習や同定、分布推定に基づく手法、さらに進化計算の並列化手法に関して学ぶ。Webから入手したプログラムを用いた実験に基づく議論や輪講を通して進化システムへの理解を深める。
You will learn the advanced theories of evolutionary computation including (1) Theory of genetic algorithms such as takeover time and innovation time, (2) Design for the building block, (3) Linkage learning and linkage identification, (4) Estimation of distribution algorithm, and (5) Parallel evolutionary computation. You will experiment and discuss by using a prototype program obtained from several Web pages and/or read a paper by turns, and learn about evolutionary systems.
Schedule
| 回 | テーマ | 内容 |
|---|---|---|
| 第1回 | ガイダンス | 授業の目標、内容、進め方、および評価方法の説明 |
| 第2回 | 輪講1 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第3回 | 輪講2 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第4回 | 輪講3 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第5回 | 輪講4 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第6回 | 輪講5 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第7回 | 輪講6 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第8回 | 輪講7 | 進化的計算やニューラルネットワークなどの知的計算と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。 |
| 第9回 | 実験1 | インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。 |
| 第10回 | 実験2 | インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。 |
| 第11回 | 実験3 | インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。 |
| 第12回 | 実験4 | インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。 |
| 第13回 | 実験5 | インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。 |
| 第14回 | 実験6 | インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。 |
| 第15回 | まとめ | 実験を通して学んだ内容などを報告し、レポートとしてまとめる。 |
授業時間外の学習 (準備学習・復習・宿題等)
1. 教科書の予習・復習を行うこと 2. 教科書で理解困難な個所は参考文献(主に英語の論文)で事前に調査すること 3. 実験のためのプログラムのデバッグや見直しを行うこと
Materials
[1] 棟朝 著「遺伝的アルゴリズム」森北出版(2008) (Munetomo, “Genetic Algorithms”, Morikita-shuppan, 2000.)
References
[1] D.E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning”, Addison-Wesley, 1989.
[2] 北野 編著「遺伝的アルゴリズム1～4」産業図書(2000) (Kitano, “Genetic Algorithms I - IV”, Sangyo-tosho, 2000.)
[3] 有田 著「人工生命」科学技術出版(2000) (Arita, “Artificial Life”, Kagaku-gijyutu-shuppan, 2000.)
[4] Proc. The ACM/SIGEVO Genetic and Evolutionary Computation Conference, 1999 – 2014.
[5] Proc. The IEEE Congress on Evolutionary Computation Conference, 1999 – 2014.
[5] 進化計算学会論文誌、シンポジウム論文集、および研究会論文集
Evaluation Method
レポート(60%)および平常点(40%)
reports and presentations in the class
学生の意見 (授業改善アンケート等) からの気づき
前提科目を未履修の学生が一部おり、そのような学生の理解力が不十分の傾向がある。