著者

田中 美里 廣安 知之 三木 光範 吉見 真聡 佐々木 康成 横内 久猛

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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本研究では人間の感性をモデル化し,メタ情報を抽出することで情報推薦や意思決定の支援を行うことを目的としている.そのために,主観的評価による最適化手法である対話型遺伝的アルゴリズムにより,パラメータ空間上で感性の構造を推定する.本稿では,多峰性の感性モデルを推定するために,親個体の選択にクラスタリングを適用し,被験者実験により手法の有効性を検討した.

著者

山本 泰士 間 博人 山下 大輔 本田 雄亮 三木 光範

出版者

特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会

雑誌

第22回日本バーチャルリアリティ学会大会

巻号頁・発行日

2017-08-21

著者

三木 光範

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.22, no.3, pp.399-410, 2007-05-01

被引用文献数

16

著者

中村 涼 吉見 真聡 三木 光範

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.398, pp.129-134, 2012-01-18

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近年,画像処理用のハードウェアとして用いられてきたGPUが汎用計算へと利用されるようになり,GPUを用いた多くのソフトウェアの開発や研究が盛んに行われるようになってきている.GPUによる汎用計算向けの開発環境は多数提供されているが,並列計算は高度なプログラミング技術や専門知識を要し,開発コストが高いという課題がある.また,最近では高性能なGPUを提供するホスティングサービスが増えていることから,ネットワーク上の複数のノードのGPUを利用するための枠組みが強く求められている.そこで我々は,GPGPUによる並列プログラミングを容易に実現するため,Rubyを用いたフレームワーク『ParaRuby』を開発した.ParaRubyにより,Rubyプログラム中からGPU向けのプログラムを呼び出し,リモートノード上にて処理を行うことが可能になる.このフレームワークを利用して2つのアプリケーションの実装を行い,フレームワークの性能を評価した.

著者

花田 良子 佐藤 史隆 廣安 知之 三木 光範 鈴木 泰博

出版者

日本ソフトウェア科学会

雑誌

コンピュータ ソフトウェア (ISSN:02896540)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.1_91-1_100, 2007 (Released:2007-06-11)

被引用文献数

3

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本研究では,ネットワークの特性量を目的関数とした最適化問題として定式化し,ネットワークを設計する.設計されたネットワークの持つ特性と複雑ネットワークの持つ特性とを調査,比較して検証することで,一般的に複雑ネットワークが有する特性は何に起因しているかを探求するアプローチを提案する.本論文では,その基礎的な検討として,最適化手法に遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithms: GA) を用いた場合のネットワーク生成の検討と,設計したネットワークを複雑ネットワークの視点から検討する.本論文で,目的とした特徴は,平均パス長やクラスター係数である.設計したネットワークを検討した結果,これらの目的には一部トレードオフの関係が存在することが明らかとなり,単一目的のGAよりも多目的GAの適用により検討することが適当であることが明らかとなった.

著者

金 美和 廣安 知之 三木 光範

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.46, no.17, pp.102-113, 2005-12-15

被引用文献数

2

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本論文では,多目的遺伝的アルゴリズムにおいて,目的関数空間と設計変数空間の両方に解の多様性を維持するメカニズムであるDual-Archive scheme(DA scheme)を提案している.意思決定者がパレート最適解集合の中から選考解を選択する際には,目的関数空間の情報だけでなく設計変数空間の情報も必要とする.そのため目的関数空間だけでなく設計変数空間にも多様性を維持することが重要である.DA scheme は一般的な多目的遺伝的アルゴリズムに適用可能であるため,容易に利用することができる.DA scheme は,目的関数空間に多様な解を維持するアーカイブと,設計変数空間に多様な解を維持するアーカイブという2 つのアーカイブを持っている.DA scheme をSPEA2 とNSGA-II に適用し,テスト関数により効果を確認した.その結果,DA scheme を組み込んだSPEA2 は通常のSPEA2 に劣らない解探索性能を示すと同時に,通常のSPEA2 と比べて設計変数空間に多様な解を得ることができることが分かった.これはNSGA-II に関しても同様の傾向が得られた.これらの結果からDA scheme は目的関数空間だけでなく設計変数空間にも多様な解を得ることのできる効果的な手法であるといえる.In this paper, Dual-Archive scheme (DA scheme) for Multi objective Genetic Algorithms is proposed. The DA scheme is the mechanism to maintain the diversity of the solutions of Multi objective Genetic Algorithms in both objective space and design variable space. When decision makers choose the solution from the Pareto solutions, they use not only the objective value information but also the design variable value information. Therefore, it is very important to maintain the diversity of solutions not only in the objective space but also in the design variable space. Since DA scheme can be applied to general Multi objective Genetic Algorithms, it is easy to use. DA scheme has two archives: one of them maintains the diversity of solutions in objective space and the other maintains the diversity in design variable space. The effectiveness of DA scheme is examined through the test functions where DA scheme is applied to SPEA2 and NSGA-II. The results showed that SPEA2 with DA scheme has the same searching ability as SPEA2 and SPEA2 with DA scheme found the solutions that have higher diversity in the design variable space compared with those of SPEA2. The tendency of the results of NSGA-II is almost the same. From these results, DA scheme is very effective scheme to derive the Pareto solutions that have the diversity not only in the objective space but also in the design variable space.

著者

元田 浩 三木 光範 浅田 稔 小林 重信

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.18, no.6, pp.739-752, 2003-11-01

著者

廣安 知之 三木 光範 上浦 二郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.43, no.10, pp.199-217, 2002-11-15

被引用文献数

9

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分散遺伝的アルゴリズム(DGA )は遺伝的アルゴリズム(GA )の並列モデルの1 つであり,通常のGA と比較して,高い探索能力を有する.しかしながら,DGA にはユーザが設定すべきパラメータが多数存在し,このパラメータ設定がDGA の利用の際に大きな問題となる.そこで,本研究ではこれらのパラメータの最適な設定を実験計画法を用いて予測を行う.本研究で予測を行ったパラメータは,各分割母集団内の探索に関係する8 種類のパラメータと移住に関係する5 種類のパラメータである.本研究ではまず,これら13 種類のDGA のパラメータの傾向を把握するために,4 種類の数学的テスト関数について実験を行っている.その結果,9 種類のパラメータはこれら4 種類の対象問題すべてにおいて似た傾向を示した.残る4 種類のパラメータに関して実験計画法を用いることにより,少ない実験回数で良質なパラメータ設定を得ることが可能となった.Distributed Genetic Algorithm (DGA)is one of parallel models of Genetic Algorithms GAs) and has a high searching ability compared with the conventional GAs.In DGAs,there are many parameters that users should set and these parameters a ect the derived solutions and the calculation cost.In this study,we presume the best parameters of DGA by using design experiment method.For the preliminary experiment,we studied 13 types of parameters of DGAs by applying 4 numerical test functions.The parameters are classi ed into two groups; the parameters that are used in sub populations and the parameters that are concerned with the migration.From the numerical examples,the best values of nine parameters were derived.Therefore,users can determine the rest values of four parameters by design experiment method.Through the further numerical experiments,it is found that good parameter settings can be presumed with not so many experiments by using design of experiments.

著者

篠原 翔 廣安 知之 三木 光範

出版者

同志社大学

雑誌

同志社大学理工学研究報告 (ISSN:00368172)

巻号頁・発行日

vol.51, no.1, pp.21-27, 2010-04

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システムが,その振る舞いをシステムの持つセンサー情報によって変化することができれば,そのシステムは知的化されたシステムであると言える.電子デバイス技術と情報処理技術の発展により多くの人工物が近年知的化している.また,同時に急速にネットワーク技術も進歩しておりこの情報通信技術の発達によりユビキタスコンピューティング時代が到来しようとしている.この場合,同一のネットワーク上にセンサー情報を判断し人工物に制御信号を送るモジュールが存在すれば,センサーとこれらの人工物を設置することで,個々の人工物は例え知的でない振る舞いしかできないとしても,もしくは非常に低レベルな知的性のみが実現可能だとしても,システム全体としては,非常に高度なシステムを構築することが可能である.本稿では,このような人工物をNetwork Controllable Artifacts(NCA)と定義する.さらに,センサー,NCAが存在するネットワークにおいて,どのような制御モジュールが存在すれば,システム全体が高い知的性を有するかを議論する.Recently, many electric devices and artifacts have intelligent functions, and most of them are connected to the network. In the near future, more artifacts and several types of sensors will be connected to the network. These artifacts are not only connected to the network but also can be controlled over the network. In this paper, we defined these controllable devices as Network Controllable Artifacts (NCAs). The conventional artifacts are controlled by own controller, but in most of the cases, calculation resources and memory capacities are limited in these controllers. Meanwhile, the conventional artifacts use the sensors which are installed in the artifacts. In the next generation system, we proposed that all artifacts would become NCAs and they would use the sensors which located on the network, not using installed sensors in NCAs. If we can design judgment modules which also existed on the network, this next generation system becomes virtual intelligent artifact system. In this case, controller for this next generation system can be released from the limitation of calculation resources and memory capacities. In this paper, how to develop virtual intelligent artifact system with NCAs is discussed. At the same time, advantages, disadvantages, and challenges of this system are discussed.

著者

三木 光範 廣安 知之 畠山 由貴

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.70, pp.291-292, 2008-03-13

参考文献数

4

著者

廣安 知之 石田 裕幸 三木 光範 横内 久猛

出版者

同志社大学

雑誌

同志社大学理工学研究報告 (ISSN:00368172)

巻号頁・発行日

vol.50, no.1, pp.24-33, 2009-04

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一般的な進化的多目的最適化手法は、目的数の増加に伴い、導出される解集合の精度が著しく悪化する。この問題に対し、選択圧の強化、探索領域の削減、評価指標の利用など、様々な進化的多目的最適化手法の改良が行われてきた。そこで本稿では、これら手法の探索の様子を確認することにより、多数目的最適化の問題点について述べた。多数目的最適化における探索の問題点は2種類に分類される。1つ目は、パレート最適フロントへの収束が難しいことである。これは、探索中の選択圧の低下や、目的関数空間の広さに対する探索解数の少なさによってもたらされることを確認できた。2つ目は、探索解集合の多様性維持が難しいことである。選択圧を高めることによりパレート最適フロントへ収束したとしても、解集合の多様性が失われてしまうことを確認できた。これらの問題点を考慮し、探索領域を削減する手法の例として、意思決定者の選好情報を利用する手法の探索を確認したところ、解集合の精度と多様性にはトレードオフの関係がみられた。Well-known Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO) algorithms, such as NSGA-II and SPEA2, show rapid degradation of accuracy with increasing number of objectives. To solve this problem, EMO algorithms have been modified by strengthening selection pressure, limitation of search area in the objective space, and use of indicator functions, etc. Here, we describe the difficulties of the search in many-objective space by examining the search of some modified EMO algorithms. The difficulties can be divided into two classes. The first is the difficulty of convergence toward the Pareto-optimal front, which was confirmed to be due to weak selection pressure and disproportion between the extent of search area and the number of solutions. The second is the difficulty of diversity maintenance; it was confirmed that the solutions lost their diversity even if they converged toward the Pareto-optimal front by strengthening the selection pressure. For these difficulties, we examined the search of a preference-based algorithm as an example of a strategy limiting the search area. We demonstrated a trade-off relation between accuracy and diversity through computational experiments.

著者

三木 光範 廣安 知之 冨岡 弘志

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.20, no.4, pp.289-296, 2005 (Released:2005-04-19)

参考文献数

17

被引用文献数

3 6

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We propose a parallel distributed interactive genetic algorithm(PDIGA) as a new design collaboration method. PDIGA uses an IGA and a parallel distributed genetic algorithm, which combines several IGA systems, and it has a scheme that best ones among the design solutions based on the subjective evaluation of each user are shared among users for every generation. A collaboration system using PDIGA is developed to make good design solutions among several people at difference locations. To verify a validity of the PDIGA system, we conducted experiments for comparing IGA and PDIGA. In particular, we examined each user's evaluation to the final design, compared the averages of the individual evaluation value, and examined the similarity of the design solution. These showed that the collaboration system using PDIGA become a consensus building system, and users' design solutions are unified in a group.