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

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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. - PowerPoint PPT Presentation

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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 

・探索の初期収束

・個人の主観的解への収束

問題点

対話型 GA・対話型 GA --- Interactive Genetic Algorism

・複数ユーザにより同時に IGA による探索

・「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

分散対話型進化システムとは

分散対話型進化システム

システムモデル

通信モデル クライアント・サーバ型

通信ライブラリ HORB

サーバプログラム データ交換のための Java プログラム

クライアントプログラム

IGA による探索機能を持った Java アプレッ

ト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

家具配色問題への GA

手法及びパラメータ

個体数 11 個体+移住個体評価法 Best,Second,Third,Worst4 個体選

択選択法 ルーレット選択+

評価による組み合わせ交叉法 単峰性正規分布交叉( UNDX )

交叉と突然変異の関係

個体の移住

移住個体の扱い

・解探索が十分行われてから解交換がされるべき.

・4世代目以降解交換を行うように設定.

・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.

・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.

解探索の推移

初期解 X 世代の解 最終解

デモンストレーション

Best

SecondThird

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

第5世代

Best

Second

Third Worst

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

デモンストレーション

移住解なしの探索履歴

移住解ありの探索履歴

・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

有効性検証

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

初期設定

・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

評価に応じた交叉

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

レート 操作

High Second の評価として一個体

Middle Third の評価として一個体

Not Auto 自動的に組み込む操作をしない

解移住の仕組み(詳細)

実数値遺伝的アルゴリズム

・表現体のバイナリや,

グレイ型のコード化が必要

遺伝子型空間と表現型空間の位相構造が異なる.

ビットストリング GA

実数値 GA

表現体の数値の持つ

実数ベクトルを交叉に利用

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

項目 そう思う 分からない

そう思わない

① 75% 25% 0%

② 0% 25% 75%

③ 75% 0% 25%

④ 75% 0% 25%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

将来のシステムの改良①

将来のシステム改良②

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.

HORB とは

有効性検証ためのデータ

• アンケートによるデータ

• エリート個体の履歴

・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

・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

有効性検証①

通信機能の無い状態

項目 そう思う 分からない

そう思わない

① 75% 25% 0%

② 0% 25% 75%

③ 25% 75% 0%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

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