博 士（ 情 報 科 学 ）大江亮介

学 位 論 文題 名Acquisition of Flight Behavior and Generalization AbilitybyEvolving A
rtificial Neural Network（進化的人工ニューラルネットワークによる飛翔行動と汎化能カの獲得）

学位論文内容の要旨
本 論文 で は， 進化 的 人工ニュ ーラルネットワー ク(EANN)を用いた 仮想生物の行動獲得 問題において，効率的に行 動を獲得するため の一般化された方 法論の提案とその検 証を研究の目的としている．与えられた制 御対象の行動を制 御する従来の研究では。制御対象の構造や物理的知識を用いて効率的を行動制御を 実現してきた．一 方進化的を行動獲得では，制御対象に関する知識誼しで行動を獲得することが可能 である．ゆえに進 化的行動獲得では，進化の際に用いられる評価，および制御器の設計が極めて重要 である，しかし， ある限られた制御対象に対して進化的行動獲得を適用する従来研
究は多いものの， 一般性のある制御 器の設計指針は少なく，評価の設計指針についてはほとんど議論されていをい．本 論文では，効率的 を行動獲得のため の制御器として複合 的人工二ユーラルネットワーク(CANN)を提 案し，数値計算実 験によりその有効 性を検証している． また，数値計算実験を通して行動の汎化性 の変化を吟味し， 汎化能カに焦点を 当てた評価の設計指 針を明らかにしている．
本 論文 は 全6章 で構 成さ れる．第1章では序論と して研究の背景， 目的および関連研究 を概観している．
第2章では ，仮想生物の行動獲 得に用いる物理環 境の有効性検証を 行う．物理エンジン と流体カ計算方法を組み合 わせ，流体中の物 体の運動を高速に計算可能な物理環境を構築している．また，流体力計算を効率的 に物理エンジンに 実装するため，ロ ーカル座標系を用い た計算手順が述べられている．これらの有 効性検証のために ，レオナルド・ダ・ヴィンチのスケッチに基づく螺旋翼の形状を飛行能カが最大と 誼るように粒子群 最適化を適用し，最適化している．数値計算実験の結果．最適化
された形状は流体 力学の知識から推 定される形状と一致することを明らかにした．この結果から，構築した物理環境に よる流体中の運動 表現が妥当であり ，仮想生物の行動獲 得実験に利用可能である
ことが示されてい る．
第 3章で は， 行 動獲 得を よ り効 率的 に 行う ため の 複合 的人 工 ニュ ーラ ル ネッ トワ ー ク(CANN)を提 案し，飛翔行動の 獲得を通してその 有効性検証実施して いる.
CAN
Nは，複数の人工二 ユーラル
ネッ トワ ー ク(ANN)を ひと つ にま とめ た 制御 器で あり，クラス分類 問題の分野で研究さ れてきた
アン サンプル学習を行 動獲得に応用する ため，NNNを切り替え器とし て利用することを提 案している． ここで，組み合わ せる複数のANNは，アンサン プル学習で用いら れるバギングと同様 に独立を学習により得られ る．本研究では， 学習のための総計 算量が等しい状況に おいて．CAN
Nと一般的をA
NNを 仮想 生物 の 飛翔 制御 に 適用 し， 両 者の 性能 を比較を行ってい る．数値計算実験よ り．CANN
は 一 般 的 橡 ANNよ り も 平 均 的 に 高 い 性 能 を 有 す る こ と が 検 証 さ れ て い る ．
第4章では ，数理的に表現され た蝶の飛翔行動の 進化過程を観察し ，評価の設計方法と 汎化能カの関係を明らかに している，蝶の運 動方程式は流体力計算を基に導出される．ある目標高度を維持するようを飛翔行動 を進化的に獲得さ せた結果，蝶特有 の上下動を有する羽 ばたき飛翔が得られ，また，行動獲得の進 化過程の観察によ り，評価の際の初期状態によって汎化能カが変化するばかりでな−57
9ーく，進化が進 むに従って汎化能 カが低下する過進化現象が発生し得ることが明らかにされた．過進化とは ク ラス 分類 の 分野 で知 ら れて いる ANNの 過学習と 類似しているが， 動的に変化する状態 を評価する教師を し学習では議論さ れていをい現象である．更に，初期状態の変化に応じた飛翔行動を分類を行い，一 連の飛翔行動を構 成するサブタスクとその難易度の関係を考察から，困難なタスクを学習するほど汎 化能カが向上する ことが述べられて いる．
第5章では，状態の 多様性を評価するこ とにより汎化能カ を向上させる方法 を提案している．第4章の結果より ，汎化能カを高め るためには困難をタスクを学習すれば良いことが示された．例えぱ，与えられたタ ーゲット光源ヘ向 かう行動を獲得する場合には，多数の光源が与えられたとき，それら全てに到達可 能を行動はより困 難をタスクのひと っといえる．ただし 単に光源を増やすようを評価の設計方法は ，多くの数値計算 を要するために効 率が悪い，本研究では，4つの光源へ到達するタス
クと，1つの光源へ到 達し，かっその周囲 に留まるタスクを学習させ，汎化能カの差異の調査を目的としている， また，光源情報の 多様性と汎化能カの関係を解析し，これらの間に正の相関があることを明らかにし ている．これらの 光源情報の多様性を評価に含めた数値計算実験に基づぃて．光源情報の多様性が汎 化能カを向上し得 ることを検証して いる．
最 後 に ， 第 6章 に ， 本 論 文 の 結 果 を ま と め ， 今 後 の 展 望 に つ い て 述 べ て い る ．

― 580−

学 位論文審査の要旨
主副
副
副
副

査
査
査
査
査

雛教
教
教
教

搬
授
授
授
授

古栗鈴
小山川原
木野
本正正恵哲雅志仁二雄人

学 位 論 文 題名
Acquisition of Flight Behavior and Generalization Abilityby Evolving Artificial Neural Network（ 進 化 的 人 工 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に よ る 飛 翔 行 動 と汎 化 能カ の 獲 得）
人工生 命にお ける行 動獲 得のた めの制 御器の 設計方法として，Neuro‑evolutionと呼ぱれる教師誼
し 機械 学習の 方法が 発展し てきた .
Neuro‑evolutionを使 用する 制御器の設計は，特に人工生命に限ら ず実 用性の 高い設 計法で あるが，その特性に基づく一般的を方法論は未確立である．特に，人工生
命 のよ うを， その行 動獲得 に多くのシミュレーションを要する分野においては，短時間の効率的を学
習 速 度 や そ こで 使 用 す る 人 工ニ ュ ー ラル ネット ワーク (ANN)の構成 方法が 重要毅 問題 とをる ．これ ま で の 研 究は 人 工 生 命 の 行動 獲 得 のた めの限 定した N
NNに 対し 進化計 算を適 用する のが， 一般的 であ った．
著者は ，Neuro‑evolutionに おける P
LNNの設 計問題と人工生命の行動獲得問題を通して，それを制御 器と して効 率的に 行動を 獲得す るた めの一 般化さ れた方 法論 としての設計指針の提案とその検証を 研究 の目的 として いる．
そ の た めに 本 論 文 に おい て は ． 人 工生 命 の 制 御 器 とし て 複合 的人工 ニュー ラルネ ットワ ーク(CANN)の構 成を提 案し， その構 成法と 能カ を調査 し，数 値計算 実験 を通して，従来の制御器と比較し て柔 軟性（ 汎化性 ）があ り，かつ，行動獲得の学習速度が効率的を方法論であることを検証している ． 特 に ， 提案 され たC
ANNは 多様な 生物の 行動獲 得を進 化計 算の複 数の局 所解と して 備える 。こ
れ ま で の AN
Nと は ま っ たく 異 を る 側 面を もち， これが 人工生 命の 行動獲 得に対 して大 きな汎 化性をA
NNに 与え ている ことを ．検証 して いる．
本 論 文 は全 6章で 構成さ れる． 第1章では 序論と して研 究の 背景， 目的お よび関 連研 究を概 観して いる ．
第2章 では ，仮想 生物の 行動獲 得に 用いる 物理環 境の有 効性検 証を 行う． 物理エ ンジン と流体力計 算方 法を組 み合わ せ，流 体中の物体の運動を高速に計算可能を物理環境を構築している．また，流体 カ計 算を効 率的に 物理エ ンジン に実 装する ため， ローカ ル座 標系を用いた計算手順が述べられて
い る． これら の有効 性検証 のために，レオナルド・ダ・ヴィンチのスケッチに基づく螺旋翼の形状を飛 行能 カが最 大とを るよう に粒子群最適化を適用し，最適化している．数値計算実験の結果，最適化
さ れた 形状は 流体力 学の知 識から 推定 される 形状と 一致す るこ とを明らかにしている，この結果から ，構 築した 物理環 境によ る流体中の運動表現が妥当であり，仮想生物の行動獲得実験に利用可能であ るこ とが示 されて いる．
‑581‑

第 3章 で は ， 行動 獲 得 を よ り効 率 的 に 行 う ため の 複 合 的 人工 ニ ュ ー ラ ルネ ッ ト ワ ー ク(CANN)を提 案 し ， 飛翔行 動の 獲得を 通して その有 効性 検証実 施して いる.CANNは ，複数 の人工 ニュー ラル
ネッ ト ワ ー ク (ANN)をひ と つ に ま とめ た 制 御 器 で あり 。 クラ ス分類 問題 の分野 で研究 されて きた
アン サ ン ブ ル学習 を行 動獲得 に応用 するた め． N
NNを 切り替 え器と して利 用す ること を提案 している． こ こ で ，組み 合わ せる複 数のAN
Nは， アンサ ンブ ル学習 で用い られる バギ ングと 同様に 独立を学習に より得 られる ．本 研究で は，学 習のた めの総 計算 量が等 しい状 況にお いて ，CANNと一般的をA
NNを 仮 想生 物の 飛翔 制御に 適用し ，両者 の性能 を比 較を実 施して いる． 数値 計算実 験より ，CANN
は 一 般 的 を ANNよ り も 平 均 的 に 高 い 性 能 を 有 す る こ と が 検 証 さ れ て い る ．
第 4章 では ，数 理的 に表現 された 蝶の飛 翔行動 の進 化過程 を観察 し，評 価の 設計方 法と汎 化能カの関係 を明ら かにし てい る．蝶 の運動 方程式 は流体 カ計 算を基 に導出 される ．あ る目標高度を維持するよ うを飛 翔行動 を進 化的に 獲得さ せた結 果，蝶特有の上下動を有する羽ばたき飛翔が得られ，また，行 動獲得 の進化 過程 の観察 により ，評価 の際の初期状態によって汎化能カが変化するばかりでをく，進 化が進 むに従 って 汎化能 カが低 下する 過進化現象が発生し得ることを明らかにしている，過進化と は ク ラ ス 分類 の 分 野 で 知ら れ て い る A
NNの 過 学 習と 類 似して いるが ．動 的に変 化する 状態を評価す る教師 をし学 習で は議論 されて いをい 現象で ある ．更に 、初期 状態の 変化 に応じた飛翔行動を分類 を行い ，一連 の飛 翔行動 を構成 するサ プタスクとその難易度の関係を考察から，困難をタスクを学習 するほ ど汎化 能カ が向上 するこ と発見 してい る．
第5章では ，状態 の多様 性を 評価す ること により 汎化 能カを 向上さ せる方 法を提 案し ている．第4章の結 果より ，汎化 能カ を高め るため には困 難なタスクを学習すれぱ良いことが示された，例えば，
与えら れたタ ーゲッ ト光 源へ向 かう行 動を獲 得する場合には多数の光源が与えられたとき，それら全てに 到達可 能な行 動は より困 難なタ スクの ひとっ とい える， ただし 単に光 源を 増やすような評価の設計 方法は ，多く の数 値計算 を要す るため に効率 が悪 い．本 研究では。4つの光源ヘ到達するタスクと， 1つ の光源 へ到達 し，か っそ の周囲 に留ま るタス クを学 習さ せ，汎化能カの差異の調査を目的として いる． 更に， 光源 情報の 多様性 と汎化 能カの関係を解析し，これらの間に正の相関があることを明ら かにし ている ．こ れらの 光源情 報の多 様性を 評価 に含め た数値 計算実 験に 基づぃて，光源情報の 多 様 性 が汎化 能カ を向上 し得る ことを 検証 してい る．最 後に， 第6章に， 本論文 の結 果をま とめ，今 後の展 望につ いて 述べて いる．
こ れ を 要 する に ， 著 者 は， 人 工 生命の 行動獲 得に おける 制御器 の設計 方法 として CAN
Nと呼 ぶ新たを設 計法を 提案し ，そ れが学 習速度 の効率 化と強 い汎 化能カ を備え ること を証 左し，それらに基づぃて N
euro−evolutio
nを利 用する 一般的 を制御 器の 設計と しても 使用可 能をこ とを 具体的に明らかにし た．従 って， 本学 位論文 は人工 生命技 術や複雑系工学の発展に寄与するところ大であり．博士（情報 科学） の学位 を授 与する に値す るもの と認め る．

― 582―