Transcript 樽美澄香

第1回
対話型遺伝的アルゴリズム
Interactive Genetic Algorithm:IGA
情報工学科 05A2301
樽美 澄香
（Tarumi Sumika)
2008年 6月 2日
はじめに
 興味分野
 人工知能（AI）
 Webプログラミング
 ユーザビリティ ＊使いやすさ＊
 色彩～デザイン
（余談ですが、CG制作が趣味です！）
 研究テーマ
 AI手法を用いた色弱者向けの
Webページ配色支援（最適化）プログラムの作成
研究の目的
 AI手法を「理論」でなく「応用」としての学習
 できれば、完成品を第三者にモニターしてもらいたい
 プログラミング言語の習得
 幅広い分野で使用される Java を扱う。
 構造化（機能）設計ではなく、
オブジェクト指向（機能＆データ）設計の理解。
 開発のためのスケジュール・自己管理
学生生活の最後なので・・・
自分の精一杯で研究して、たくさん吸収する！
システムの概要（１）
♪
 配色の重要性
Good
Morning!
色の見え方は
人それぞれ
?
システムの概要（２）
Good
Morning!
 第一色盲の例
2．カラーパレットや提示案から、
ユーザーにとって見やすい配色に
変更する （学習・教師信号）
Good
Good
Morning!
Morning!
Good
Morning!
Good
Morning!
1
1．見づらいWebページを発見
3．1~2を繰り返すことで学習し、次回以降から
ユーザーに合わせたWeb配色の最適化を自動で行う
?
♪
代表的なAI手法
** 局所解 **
ある解と比較すると良い解だが、
考えられる解の全パターンでは最良解ではない解
 遺伝的アルゴリズム（GA）とニューラルネット（NN）
GA
NN
生命の進化の仕組みを
最適化問題に応用
人間の脳神経網の仕組みを
推定・制御に応用
概要
適応できる問題の範囲が広い
*局所解*に陥りにくい
長所
定式化が難しい問題に最適
瞬時に解を出せる
パラメータが複雑で多い
計算負荷が高い
短所
新たな入力には対応できない
*局所解*に陥りやすい
巡回セールス問題
応用例
文字画像パターン認識
遺伝的アルゴリズム（GA）とは？
『ダーウィンの進化論』
与えられた自然環境の中で、個体集団
の各個体同士が交配と突然変異を繰り
返しながら、その自然環境によく適応す
る個体ほど生き残り、子孫を増やす。
自然淘汰のメカニズムをモデル化し
最適解を求めようとするアルゴリズム。
 GAの改良研究の例
＜フローチャート＞
GA
母集団の生成
適応度の評価
終了条件
No
選択
交叉
 分散GA（DGA）・・・移住による並列処理
 対話型GA(IGA)・・・人為判断による探索
突然変異
Yes
END
対話型GA（IGA）とは？
 GAを用いた対話型進化計算（IEC）
 IEC：人間の主観的評価に基づいて最適化を行う手法。
 IGAの特徴
 GAの「評価」処理を人間が行う

人の感性によるシステムの最適化が可能。
 感性をシステムに組込む技術である。
 複雑な組み合わせ構造の問題領域にも適用可。
例）照明、配色、音楽
IGAのフローチャート
IGA
※GAの「適応度の評価」には
定式化された関数を用いる
母集団の生成
適応度の評価
終了条件
No
Yes
END
選択
交叉
突然変異
IGAでは
人間による判断で、
「評価」を行う
IGAの研究テーマへの適用（仮）
1.
2.
配色最適化
3.
Webページの取得
配色情報の解析
色情報、割合・・・
遺伝子コーディング
母集団の生成
ユーザーにとって
最良な配色の提案・評価
適応度の評価
終了条件
No
Yes
Webページ
生成処理へ
見やすい配色か？
（満足できる？）
※更新される色情報を渡す
選択
最良な配色の探索
交叉
突然変異
※満足を得られたときのパラメー
タを記憶する。次回起動時に利用
される。（詳細は考え中・・・）
# 進捗状況 #
 研究状況
 GA・NNなどのAI手法の調査 ⇒IGAを用いる！
 Javaアプリケーションの開発環境の構築（NetBeans）
 オブジェクト指向プログラミングの学習
 次のステップ
 色覚のしくみについて調査する
 大まかにシステム仕様を仮決定し、検討・改良する

流れを明確にし、わかりやすい設計書を作成予定。
 GAを用いた簡単なプログラム制作で学習する

配色情報をどのように遺伝子コーディングするか検討。
# 今後の予定 #
7月
＜調査＞
＜設計＞
＜開発＞
＜テスト＞
今現在
11月?
参考文献

花田良子, 細江則彰, 梶原広輝, 吉井健吾, 吉田昌太, 千野晋平, 廣安知之, 三木
光範「遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm:GA)の基礎」
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/report/2005/0809/002/report20050
809002.html

山川 望, 廣安 知之, 三木 光範「対話型遺伝的アルゴリズムの基礎」
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/report/2005/0916/001/report200509
16001.html

平野廣美(1995)『応用事例でわかる遺伝的アルゴリズムプログラミング』パ
ーソナルメディア

岡部正隆,伊藤啓,橋本知子(2003)「ユニバーサルデザインにおける色覚バリ
アフリーへの提言」<http://www.nig.ac.jp/color/handout1.pdf>
＊ご清聴ありがとうございました＊
樽美 澄香