| 題名 | MIDI楽曲分類システム |
| 著者 | 森田 央, *六井 淳 (島根大学総合理工学部) |
| Page | p. 541 |
| Keyword | CS, GA, MIDI |
| Abstract | 本システムはユーザの好みを評価する方法として分類子システムを用いる。ユーザの感性に合う楽曲を求めるために環境として感性空間を与え、楽曲をユーザの感性に適応する感性空間に分類し、感性空間に対応するプレイリストを作成する。楽曲データは標準MIDIファイルを使用し、ユーザが楽曲と感性空間との適合度を繰り返し評価していくことにより、楽曲がユーザの感性に適した感性空間に分類されていく。 |
| 題名 | 遺伝的プログラミングを用いた日経225先物取引の戦略最適化モデル |
| 著者 | *坂本 和彦 (鳥取大学大学院), 木村 周平, 松村 幸輝 (鳥取大学) |
| Page | p. 542 |
| Keyword | 遺伝的プログラミング, ローソク足チャート |
| Abstract | 株式取引において,売買のタイミングを判断するには,これまでの株価の動きで現在の状況を分析し,それを元に将来の株価を予測することが必要である. このことから,株価の動きをグラフ化して,その動きや形から現在の状況を把握することが有効な手段となる. 本研究では,株価チャートの一つであるローソク足チャートに着目し,進化計算手法の一つである遺伝的プログラミング（GP)を用いて,実際の市場（日経225先物取引）の最適戦略を策定することを試みた. |
| 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. 543 |
| Keyword | 遺伝的プログラミング, オプション取引, 行動ファイナンス, プロスペクト理論 |
| 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つである. オプション取引では, コール, プットの買いと売りを組み合わせ,ポートフォリオを作成することで,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)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, 取引されるオプションの権利行使価格の決定において期待効用理論に代えてプロスペクト理論を使用することで, 行動ファイナンス理論に基づく取引モデルの構築を行う. |
| 題名 | 種分化と階層型クラスタリングを用いた遺伝的アルゴリズムによる動的に変動する多峰性問題の最適化 |
| 著者 | *井上 寛, 市村 匠, 原 章, 高濱 徹行 (広島市立大学大学院 情報科学研究科) |
| Page | pp. 544 - 545 |
| Keyword | 遺伝的アルゴリズム, 種分化, 階層型クラスタリング, 動的な多峰性問題 |
| Abstract | 多峰性関数の大域的最適解を探索する問題を解決する手法が研究されている。しかしながら，複数の峰の位置，高さ，幅の値が周期的に変更される動的環境下で、GAにより探索を行うと、求められる最良解は適応度の最も高い峰となること、さらにその峰に集団の個体が集中して、動的に変化する峰に追従することは難しいという問題がある。またこのような動的環境のベンチマーク問題を定義した文献があり、本研究では、この問題に対し、GAに種分化の手法を適用し、峰の動的な変化を捕える手法を提案する。また、種の数を階層型クラスタリングにより減少させることで、峰に対応した種のなわばりを設定する手法を提案する。 |
| 題名 | 調整ノード付きGenetic Network Programmingを用いた比較実験 |
| 著者 | *峰崎 敏昌, 上田 祐彰, �盒� 健一 (広島市立大学大学院 情報科学研究科) |
| Page | p. 546 |
| Keyword | Genetic Network Programming, Genetic Programming, 自律エージェント |
| Abstract | 進化論的計算手法の一つにGenetic Network Programming（以下GNP）があり，その拡張手法として調整ノード付きGNP（以下GNPCN）が提案されている．GNPCNはネットワーク構造を持った個体を扱い，参照するノードを強制的に変更する調整ノードを導入することにより，GNPの問題点を克服した手法である．GNPCNにおける個体（自律エージェントの行動規則）を展開すると，複数の木構造を得ることができる．そこで本研究では，GNPCNと同等の学習を行えるようなGPの改良手法について検討する．さらに，GNPCNにおける行動規則の進化の効率化を目的として，GNPCNに強化学習を組み込む手法についても検討を加える． |