著者

渡邊 俊彦 齊藤 佑一

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第28回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.991-993, 2012 (Released:2013-07-25)

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コンピュータビジョンの分野では,カメラやプロジェクタなどの光学系の計測データを前提とするため,ノイズに強いモデリングアルゴリズム開発が重要な課題の一つである.RANSACアルゴリズムは広く適用されているが,ノイズの割合が大きくなるにつれて,その精度が劣化することが知られている.本研究では強化学習に基づくファジィRANSACを提案し,数値実験によりその基本性能を評価した.従来技術と比較してロバスト性が改善されることを示した.

著者

近藤 史孝 藪下 良樹 渡邊 俊彦

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第26回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.111, 2010 (Released:2010-11-05)

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近年,大規模最適化問題の有効な近似解法として遺伝的アルゴリズム(GA)が研究されている。しかしGAには、計算負荷が高い、母集団内の個体の早期収束による局所解への収束、局所探索が不得手である、パラメータの設定が複雑であり多大な試行錯誤を必要とするといった問題が存在する。これらの問題への対処方法としてパラメータ不要の遺伝的アルゴリズム(PfGA)、分散型遺伝的アルゴリズム(DGA)などが提案されている。本研究ではPfGAのパラメータ設定が不要であるという特徴を生かしつつ最適化性能を更に改善するために、進化の過程で子個体の生成数を生成された個体の適応度の順番に応じて適応的に変化させることによって探索能力を向上させる手法を提案するとともに、PfGAの分散化を行い、代表的な最適化問題の一つである巡回セールスマン問題(TSP)を対象とした数値実験結果を通して、提案手法の有効性を示した。