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【24h】

遺伝的オートマトンGAUGE

机译:遗传自动机仪表

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摘要

本論文では,遺伝的プログラミング(Genetic Programming;GP)を改良した手法である遺伝的オートマトン(Genetic Automata Generation;GAUGE)を提案し,本手法が不完全知覚をともなうエージェントの行動制御に有効であることを示す.不完全知覚問題に対する従来手法としては,インデックスメモリを用いる手法やGPオートマトンが提案されている.しかし,インデックスメモリは解が複雑になると探索空間が膨大になり最適化が困難になる.また,GPオートマトンの性能はあらかじめ設定した状態数に左右される,といった問題点がある.GAUGEでは,個体は記号間にパスを張りめぐらしたグラフ構造をとり,内部状態の違いによる条件分岐を自動生成することにより問題解決を行う.また,本手法は問題に必要な状態数を進化過程で獲得するため,GPオートマトンのように状態数に対する試行錯誤を必要としない.本論文では,本手法を迷路探索問題やタルタロス問題に通用しその有効性を検証する.実験の結果,本手法は,従来手法と比べて冗長なノード数を抑えつつ,適切に状態数を設定したGPオートマトンと同等の性能を示した.問題解決に必要な状態数が未知の問題に対しては本手法が有効であると考えられる.
机译:在本文中,我们讨论了遗传编程。 GP)是遗传自动机生成(GP)的一种改进方法。 GAUGE)、 该方法被证明可以有效地控制感知不完美的智能体的行为。 作为解决不完美感知问题的传统方法,提出了一种利用索引记忆和GP自动机的方法。 然而,当索引存储器的解变得复杂时,搜索空间变得巨大,优化变得困难。个体具有图形结构,符号之间有路径。 此外,这种方法在进化过程中获取问题所需的状态数,因此它不需要像GP自动机那样对状态数进行反复试验。 本文通过将该方法应用于迷宫搜索问题和塔尔塔罗斯问题,验证了该方法的有效性。 对于解决问题所需的状态数未知的问题,这种方法被认为是有效的。

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