| 題名 | 遺伝的プログラミングを用いたオプション取引最適化モデル |
| 著者 | *河元 勝, 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 381 |
| Keyword | 遺伝的プログラム, オプション取引, Moving-Window法, テクニカル指標 |
| Abstract | オプションは, 原資産株を将来の一定の日において一定の価格で取引を行うデリバティブの１つで, 魅力ある金融商品として注目されている. オプション取引では, さまざまな権利行使価格のコール, プットの買いと売りを組み合わせることでポートフォリオを作成し, 利益を得る. 本研究では, 多彩な投資スタイルを伴うオプション取引におけるリスクマネジメントおよびレバレッジ効果を実現することを目的として, 遺伝的プログラミング(GP)[1][2] を用いて市場動向を学習し, テクニカル指標に基づいて最適な戦略を作成することを試みる. 同時に,Moving-Window法を使用し,GP の学習期間, テスト期間を動的に設定することで, 日々変化する市場に対応できる戦略を得ることを試みた. |
| 題名 | 多目的進化計算手法による株式ポートフォリオの投資戦略最適化 |
| 著者 | *柿木 秀文, 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 382 |
| Keyword | 多目的遺伝的アルゴリズム, ポートフォリオ, パレート最適, 効率的フロンティア |
| Abstract | 市場で高い評価を得ることは，社会的信頼度を高め資金調達を容易にするなど，企業の安定経営のために重要なことである．この観点から，リスクマネージメントを十分行うことは市場に関わる企業組織にとって重要な業務になる．そのため，複数の投資対象を選択するポートフォリオを組むことは，リスクを減少させる有効な手段である．しかし, 不確実な投資環境では安全に投資をするポートフォリオを組むことが難しい.そこで本研究では，売買タイミングに関して適切な判断をするための戦略木を作成することを試みる．戦略木による取引行動の最適化には，多目的遺伝的アルゴリズム(多目的GA) を用いた． |
| 題名 | GPによるM&A交渉におけるファジィ意思決定のメンバーシップ関数の最適化 |
| 著者 | *吉野 宏章, 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学大学院 工学研究科) |
| Page | p. 383 |
| Keyword | GP, ファジィ意思決定, メンバーシップ関数, M&A, Walsh変換 |
| Abstract | 交渉では，スムーズに話し合いを進めることができて，しかも交渉者双方が納得のいく，より合理的な譲歩過程や合意点を見つけ出すことが重要となる．ファジィ制御に基づく交渉エージェントでは，メンバーシップ関数とルールはその制御精度を左右する重要な構成要素となる．そこで，より精度の高いファジィ意思決定を目指すため，個別の問題解決に最適なメンバーシップ関数にチューニングすることを試みる． |
| 題名 | GPを用いた英日翻訳パターンの自動生成 |
| 著者 | *爲國 有司, 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学大学院工学研究科知能情報工学専攻) |
| Page | p. 384 |
| Keyword | GP, 遺伝的プログラミング, 翻訳 |
| Abstract | 英語，日本語は，構造上の相違点が多く存在する．そのため，英日翻訳を行うときに参照する日文-英文の対からなる文型パターンも数多く存在している．そのため，それらのパターンすべてを網羅したコーパスを準備することは困難である． そこで，初期個体群として生成した英文-日文の対からなる基本パターンの構文解析木に対して，遺伝的プログラミング（GP）を用いることで，コーパスに登録されていない様々な文型パターンを新たに生成し，未知な文型パターンについても翻訳を可能にしようとする研究である．また，パターンを自動生成，自動保存することで，より多くの英文の翻訳が可能となる． |
| 題名 | 企業のプロモーション活動を考慮したマーケティング戦略に関するエージェントベースシミュレーション分析 |
| 著者 | *大丸 貴裕, 片桐 英樹, 西崎 一郎, 林田 智弘 (広島大学大学院工学研究科) |
| Page | pp. 385 - 386 |
| Keyword | marketing, artificial market, genetic algorithm |
| Abstract | 本論文では，従来の人工社会モデルに企業のプロモーション活動により消費者の選好が変化するという要素と各企業が市場の動向を踏まえて戦略を決定するという要素を新たに導入したモデルを提案する．また，このモデルを用いて，各企業が利益最大化を目的としてIF-THENルールで表現されたマーケティング・ミックス戦略を進化的計算手法により進化させる人工社会モデルを考え，他企業よりも多くの利益を得られる企業のもつ戦略ルールの特徴および企業のプロモーション活動が与える影響について分析を行う． |
| 題名 | マニピュレータを利用した利益共有法強化学習の評価 |
| 著者 | *苅田 稔之, 幸田 憲明 (松江工業高等専門学校) |
| Page | p. 387 |
| Keyword | reinforcement learning, Profit Sharing, manipulator |