氏名: 桑山高史 (m953414)

論文題目: 遺伝的プログラミングを用いた項書換え系の学習

論文概要

自動プログラミングの分野において，遺伝的 アルゴリズム（ＧＡ）や，木構造を遺伝子コ ードとする遺伝的プログラミング（ＧＰ）に よる再帰関数の学習が行なわれているが，学 習成功率が低いという問題や、学習の効率化 のための制約によって応用性が欠けてしまう という問題がある．本論文では，原始帰納関 数を実現する項書換え系（ＴＲＳ）を，遺伝 的プログラミング（ＧＰ）によって学習する 手法を提案する．原始帰納関数を学習の対象 とすることで，制約を与えることによる学習 の効率化がなされ，かつ，制約によっても多 様な関数の学習に利用できる．また，個体の 表すＴＲＳの合流性・停止性が保証されてい るので，適応度評価における無限ループの問 題が回避される．さらに，遺伝的プログラミ ングの各遺伝的操作は，シグネチャを考慮し て行なうので，これによる学習の効率化がな される．ＧＰにおいて，個体は，目的とする 関数のＴＲＳの解候補を表し，適応度は，い くつかの入出力の例を各個体に与え，出力が 合致する数で評価する．本手法を用いて様々 な関数の学習実験を行なった結果，学習率は 良好であった．これにより，本手法の有効性 が確認された．
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