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アイテム
分布推定アルゴリズムの対象領域・解表現形式の拡張とその展開
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/14018
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/14018241d941c-9db2-4396-a943-da82680e2550
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KAKEN_23700267seika.pdf (239.8 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2014-09-29 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 分布推定アルゴリズムの対象領域・解表現形式の拡張とその展開 | |||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||
| その他のタイトル | Extension of the Estimation of Distribution Algorithms for Applicatin Areas and Individual Representation | |||||||||
| 著者 |
半田, 久志
× 半田, 久志
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| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題 | 分布推定アルゴリズム, 強化学習問題, グラフ, グラフカーネル, 進化計算, 進化アルゴリズム | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||
| 著者(英) | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 値 | HANDA, Hisashi | |||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||
| 値 | 近畿大学理工学部; 准教授 | |||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||||||
| 著者 外部リンク | ||||||||||
| 関連名称 | http://kaken.nii.ac.jp/d/r/60304333.ja.html | |||||||||
| 版 | ||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2013. ) p. 1-4, 発行日 2013-01-01 |
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| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文): 本研究課題では, 強化学習問題のための分布推定アルゴリズムであるEDA-RLとグラフで個体を表現した分布推定アルゴリズムについて研究を行った. 前者については, 特に, 「スリップの検出と行動補正」と「確率モデルの構造推定」について研究を行った. また, グラフを個体とした新しい分布推定アルゴリズムのを構成した. これはグラフカーネルによるカーネル密度分布推定を用いた新しいアルゴリズムである. これらについて, 論文誌ならびに国際会議を通して成果発表を行った. また招待講演2件（内海外1件）も行った. 研究成果の概要（英文): This research project has proposed two sorts of novel Estimation of Distribution Algorithms (EDAs). The first EDA is the Estimation of Distribution Algorithms for solving Reinforcement Learning Algorithms, called EDA-RL. For this algorithm, we have investigated the detection of slip states, and the estimation of the structure of the probabilistic model in the EDA-RL. Another proposed EDA is the EDA for graph-related problems. This algorithm can cope with individuals represented by graphs. By using graph kernels, we do not have to take care of ruggede fitness landscpaes caused by individual representations. During the project peirod, we have published journal articles and international coneference papers. More over, we have two oppotunity of the invited talks including a talk in Taiwan. | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 研究種目：若手研究（B）; 研究期間：2011～2013; 課題番号：23700267; 研究分野：感性情報学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||||||
| フォーマット | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||
