EDA-GKにおけるカーネル関数の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC10-5

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Effect of Kernel Functions of EDA-GK

著者名: 長谷川 稜一(近畿大学),半田 久志(近畿大学)

著者名(英語): Ryoichi Hasegawa|Hisashi Handa

キーワード: グラフ理論|分布推定アルゴリズム|進化計算進化計算|graph theory|EDA|evolutionary computation

要約(日本語): 本研究では，グラフカーネルを用いた分布推定アルゴリズムEDA-GKで利用するカーネル関数について検討する。分布推定アルゴリズムは交叉や突然変異を用いずに，個体分布を推定した確率モデルを用いて探索する進化計算アルゴリズムであり，EDA-GKではグラフカーネルを利用してグラフ(個体)の分布を推定し探索する。グラフを対象とする問題はマッチングでさえ計算コストがかかってしまうが，グラフカーネルを利用しグラフを特徴空間上に写像した上で解析を行うことでそのコストを軽減する。実験では，グラフに内在する最小パス距離の頻度を利用するShortest-path graph kernelと，サブツリーの出現パターンを利用するWeisfeiler-Lehman subtree kernelの2種類のグラフカーネルを利用する場合について，それぞれを単純な問題に適用し，それらの有用性について検討する。

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