| 題名 | 決定木を用いた自動車の運転時における危険予知に関する基礎研究 |
| 著者 | *村上 祐大, �盒� 健一, 上田 祐彰 (広島市立大学大学院/情報科学研究科) |
| Page | p. 470 |
| Keyword | 危険予知, 決定木, Weka |
| Abstract | 交通安全白書によると，平成21年度の事故発生件数は約74万件，死傷者数は約92万人を超えている．その対策として，ドライバーの安全意識や運転技術の向上を目指す啓蒙活動が活発である．安全運転教育等の啓蒙活動，特に成人に対する交通安全教育では，指定自動車教習所等における教習が中心となる．また，交通安全教育は，安全運転に必要な知識及び技術，危険予測・回避の能力の向上を目標としている．このような交通安全教育の補助を目的として，本研究では，交通事故の危険性を含む静止画像内の危険な箇所を指摘するシステムの構築を目指す．まず，WekaのJ48を用いて決定木を作成する．そして，作成した決定木を10-交差検定法により評価するとともに人による評価を行う予定である． |
| 題名 | 学生の文理選択に関するデータマイニングの試み |
| 著者 | 岡垣 清治 (広島市立大学大学院 情報科学研究科), *野津田 雄太 (広島市立大学 情報科学部 知能工学科), 高橋 健一, 上田 祐彰 (広島市立大学大学院 情報科学研究科) |
| Page | p. 471 |
| Keyword | 理系離れ, データマイニング |
| Abstract | 国内で理系離れが問題視されている.さまざまな対策や議論がなされてきたがどれも必ずしも効果的とはいえない.そこで本研究では，選択科目や生活習慣などの点について学生にアンケートを行い,この結果をデータマイニング手法によって解析し,文理選択に影響を与える要因を発見し考察する. |
| 題名 | 拡張型情報レシオを用いた共存型GAによるナース・スケジューリング |
| 著者 | *渡部 総一郎 (岡山県立大学大学院/情報系工学研究科), 山内 仁, 金川 明弘 (岡山県立大学/情報工学部) |
| Page | pp. 472 - 473 |
| Keyword | 共存型GA, ナース・スケジューリング, 拡張型情報レシオ |
| Abstract | 大規模な病院においては多数の看護師が勤務している．個々の看護師は月単位に決められた，勤務表に基づいて日々の勤めを果たすことになる． ところで，この勤務表作成は，多種多様な制約を考慮せねばならず，作成者（主任看護師）の大きな負担となっていた． このナース・スケジューリング問題（NSP）[1]は，共存型GAにおいて，次世代候補の選択を，集団における適応度の平均と標準偏差を評価基準として用いる[2]． 一方，平均と標準偏差に対して，同時にアプローチをかける問題としてポートフォリオ問題の平均分散アプローチがある．これは平均値の最大化と分散の最小化の二つの目的を持つ最適化問題で，その本来的な性質が十分考慮された研究が行われている． 本研究では，共存型GAの次世代解選択の標準偏差最小化と平均値最大化に類似する目的を持つポートフォリオ最適化問題の評価指標である情報レシオを共存型GAに適した形に拡張し，共存型GAの評価指標として適用する新しいナース・スケジューリングの解法を提案する． |
| 題名 | 多段UCB1アルゴリズムによるオセロの実装と評価 |
| 著者 | *大多 悠介, 但馬 康宏 (岡山県立大学 情報工学部 情報システム工学科) |
| Page | p. 474 |
| Keyword | ゲーム, モンテカルロ法, UCB1アルゴリズム |
| Abstract | オセロの思考アルゴリズムについて，多段に拡張したUCB1アルゴリズムを用いて実装を行い，一段のUCB1アルゴリズムより強い着手が得られることを確認した．本手法では，各局面において，その子局面の勝率をUCB1アルゴリズムによって算出し，上位の局面についてゲーム木を展開する．展開された各局面において親局面と同様に子局面の勝率を求め，その値をmin-max探索することにより着手を決定する．すなわち，本手法はUCTアルゴリズムと違い，一度展開された局面はランダムシミュレーションの対象とならず，着手選択は勝率のmin-max探索により行われる． |
| 題名 | オセロのヒューリスティックな評価要素に対する重み付け |
| 著者 | *福永 直起, 但馬 康宏 (岡山県立大学情報工学部情報システム工学科) |
| Page | p. 475 |
| Keyword | ゲーム, 評価関数, ランダムシミュレーション |
| Abstract | オセロのヒューリスティックな評価要素に対してランダム勝率を基にした調整を行った. 二人有限完全情報ゲームでは，ゲームの途中局面の評価関数を作成し，ゲーム木探索により着手を決定する手法がよく知られている． 本研究では,盤面の評価値,確定石数,開放度の3つの評価要素に対して重み付けを行った. 学習データにおいてランダム勝率が最も高い着手を選択しなかった場合は,評価関数が選択した着手のランダム勝率との差を修正値とした. その結果盤面の評価値の重みが開放度の重みのおよそ倍になった. さらに重み調整を行っていない評価関数よりも強いことを確認した. |