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加えて、該方法は利用可能な部分空間のエグゾースチブ(exhaustive)な探索 を含むが、それが好ましくは情報エントロピーのメザーを適応度関数として使う 遺伝的発展型アルゴリズム(genetic evolutionary algorithm)を含むのがよい 。 3.遺伝的発展と情報エントロピーを使用するフイーチャー部分空間選択 ここで説明する方法は好ましくは”遺伝的アルゴリズム”として公知の比較的 最近のアルゴリズム的取り組みを使用するのがよい。ジョンエイチ.ホランド( John H. Holland){1975年発行、アナーバー、ミシガン大学プレス(Ann A rbor:the University of Michigan Press)、”天然及び人工的システムでの適 合(Adaptation in Natural and Artificial Systems)”で}により定式化され 、又デー.イー.ゴルドバーグ(D. E. Goldberg){1989年発行、アデイソ ン−ウエズレーパブリッシングカンパニー(Addison-Wesley Publishing Compan y)、”探索、最適化及び機械学習に於ける遺伝的アルゴリズム(Genetic Algor ithms in Search, Optimization and Machine Learning)”で}及びエム.ミッ チェル(M. Mitchell){1997年発行、エムアイテープレス(M.I.T. Press )、”遺伝的アルゴリズム入門(An Introduction to Genetic Algorithms)” で}により説明された様に、該取り組みは最適化問題を解く強力で、一般的な方 法である。遺伝的アルゴリズムの取り組みは次の様である。 (a)問題の解空間(solution space)をNビット記号列(N-bit strings) の母集団(population)としてエンコードする。ポピュラーなエンコード用フレ ームワークは2進記号列(binary strings)に基づく。該ビット記号列の集まり は”遺伝子プール(gene pool)”と呼ばれ、個別ビット記号列は”遺伝子(gen e)”と呼ばれる。 (b)目前の問題に対する何等かのビット記号列の適応度(fitness)を測定 する適応度関数(fitness function)を規定する。換言すれば、該適応度関数は 何等かの起こり得る解の良さ(goodness)(又は精度)を測定する。, ビットコインルーレットビットコインカジノニューヨーク. (c)ビット記号列のランダムな遺伝子プールで最初にスタートする。それを 通してより”適した(fit)”ビット記号列が”より適した(fitter)”子供(o ffspring)の新しいプールを作るために優先的にメートする、選択的再組み合わ せ(selective recombination)及び突然変異(mutation)の様な、遺伝子から 得られたアイデアを使用することにより、より適したビット記号列の次の世代が 発展出来る。”適応度(Fitness)”は情報エントロピーのメザーにより決定さ れる。突然変異の役割は起こり得る解の探索空間を拡張することであり、該解は 改善された度合のローバストさ(robustness)を創る。 これらの側面の各々を下記で更に詳細に論じる。 a.Nビット記号列の母集団としての解のエンコーデイング(Encoding solutio n as a population of N-bit strings) 最適問題を解くために遺伝適アルゴリズムを使う最初の過程は、ビット記号列 として表される解となる方法で該問題を表すことである。簡単な例は4入力と1 出力を有するデータベースである。入力の種々の組み合わせが4ビット2進記号 列により表される。該ビット記号列1111は、全ての入力が該組み合わせ内に 含まれる入力組み合わせ、又はフイーチャー部分空間を表す。最左ビットを入力 A、第2の最左ビットをB、第3の最左ビットを入力Cそして最右ビットを入力 Dと呼ぶ。もしビットが値1に換わるなら、それは対応フイーチャーが該組み合 わせ内に含まれるべきことを意味する。逆に、もしビットが値0に換わるなら、 それは対応フイーチャーが該組み合わせ内で排除されるべきことを意味する。 同様に、該ビット記号列1000は唯フイーチャーAが含まれ、全ての他の入 力が排除される入力組み合わせを表す。この方法で、16の全可能性からのあら ゆる起こり得る入力組み合わせは4ビット2進記号列により表される。一般に、 もしモデル化されるデータベースにN入力があるなら、全ての起こり得る入力組 み合わせはNビット2進記号列を使用して表される。4次元のフイーチャー部分 空間を表すサンプルの2進ビット記号列は図4に示される。図4の該ビット記号 列はDビットを有し、その4つだけが”1”のビットである。該”1”のビット は4つのフイーチャーF1,F4,Fi、そしてFDと対応する。該変数iとD は一般化された場合を表すために使用される。更に進んだ例が図3Aで示される が、そこでは4入力システムを表し、1つの”1”ビットを有する、4ビット記 号列が1次元フイーチャー部分空間に対しコード化する。2つの”1”ビットが 図3Bに見られる2次元部分空間に対しコード化し、3つの”1”ビットが図3 Cで見られる3次元部分空間に対しコード化する。 b.ビット記号列の適応度を測定するための適応度関数の規定 最適化問題への解として最適ビット記号列を発展させるために、発展過程をド ライブするため使用される定量評価(metric)を規定することが必要である。こ の定量評価は遺伝的アルゴリズムでは適応度関数と呼ばれる。それは与えられた ビット記号列が如何に良く目前の問題を解くかのメザー(measure)である。適 当な適応度関数を規定することは該ビット記号列がより良い解へ発展することを 保証する重要過程(critical step)である。 上記例では、各4ビット2進記号列は入力の起こり得る組み合わせをエンコー ドする。入力フイーチャー部分空間は、対応するビット記号列内でオンに換わる 入力フイーチャーを使用することにより作られ得る。データベース内のデータは このフイーチャー部分空間内へ射影され得る。該適応度関数は、該入力フイーチ ャー部分空間上で出力状態の分布を調べることにより情報豊富さのメザーを提供 する。もし該出力状態がこの部分空間上で非常にクラスターされてそして分離さ れていれば、該対応する入力フイーチャー組み合わせは異なる出力状態を分離す ることでよい仕事をしているので該適応度関数は高い値となる。逆に、もし全て の出力状態が該部分空間上にランダムに分布されているならば、該対応する入力 フイーチャー組み合わせは該異なる出力状態を分離することで貧弱な仕事をして いるので該適応度関数は低い値となる。代わりに、該適応度関数は、該部分空間 内の個別セルの情報豊富さを調べ、次いで該セルの加重平均を形成することによ り該部分空間の情報豊富さのメザーを提供してもよい。 好ましくは、出力状態クラスタリングのグローバルなメザーは最良のビット記 号列の発展をドライブする該適応度関数として使用される。このメザーは好まし くはクラスタリングを規定する強力な方法であるエントロピー関数に基づくのが よい。適応度関数のこのエントロピー的規定を用いて、該出力を最も良くクラス ターし分離する入力組み合わせを表すビット記号列が該発展型過程から出現する 。代わりの適応度関数は、出力状態確率の標準偏差か分散か、又は少なくとも1 つの出力確率が他の出力確率より顕著に大きい部分空間内のセル数を表す値かを 含む。出力状態の集中を測定する他の同様な発見的方法(heuristics)、又はア ドホック(ad hoc)な規則は発展型過程内で容易に交換される。 c.発展型過程の詳細 1.Nビット2進記号列のランダムなプールの創生 図5Aを参照すると、該発展型過程500は過程510で始まり、そこではN ビットの2進記号列のランダムなプールが創られる。これらの初期2進記号列は 、それらがともかく最適であると云う先験的理由がないので一般的にそれらの適 応度関数用には非常に低い値しか持たない入力フイーチャー組み合わせをエンコ ードする。この初期プールは該発展型過程を始動するため使われる。 2.適応度の計算 該プール内の各2進記号列の適応度は過程(b)で説明した方法を使用して計 算される。該データは過程520で示すようにバランスを取られる。各2進記号 列用にフイーチャー部分空間が発生され、データベース内のデータが対応する部 分空間内へ射影される。該部分空間は過程530で行われた選択に従って、等間 隔のビニング532又は適合的に隔てられたビニング534の選択に依りビンに 分けられる。考慮下の特定の遺伝子が過程540で選択され、そしてビンの数は 過程550で、好ましくはユーザー入力により、ビンの固定数552を指定する か又はセル当たりサンプルの平均数554を指定することにより決定される。該 ビン配置は次いで過程560に示す様に、決定される。次いで対応2進記号列の 適応度を表す出力状態のクラスタリングと分離の程度を計算するためにエントロ ピー関数又は他の規則が使用される。これは、データ点が各部分空間内に配置さ れる過程570と、グローバル情報コンテントが決定される過程580で示され る。過程585により示される様に、次の遺伝子シーケンスは過程540の開始 で動作する。 3.適応度の加重ルーレットホイール(weighted rourette wheel)の創生 各2進記号列の適応度が計算された後、該適応度の加重ルーレットホイール5 92が図5Cに示す様に創られる。これは、より高い適応度値(fitness value )を有する2進記号列がより低い適応度値を有する2進記号列よりも比例してよ り広いスロット幅に付随される過程と考えられる。これは、該ルーレットホイー ルが廻されると、より低い適応度の2進記号列よりも、より高い適応度の2進記 号列の選択に、より重く加重する。この過程は下記で更に詳細に説明する。 4.新しい親の2進記号列(new parent binary strings)の選択 ルーレットホイール592は次いで廻され、該ホイールが終わるスロットに対 応する2進記号列が選択される。もし元のプールにN個の2進記号列があるなら 、該ホイール592はN個の新親記号列を選択するためN回廻される。ここで重 要な点はもしそれが高い適応度値を有するなら該同じ2進記号列が1回より多く 選ばれ得ることである。逆に、低い適応度関数を有する2進記号列は、それが完 全に排除されることはないが、親として決して選択されないことが起こり得る。 次いでN個の親が、新しい子の2進記号列発生への先駆者としてN/2個の対に 対化される。 5.子記号列を創る親の交叉(crossover)と突然変異(mutation) 一旦2つの親が選ばれると、図5Dに示す、交叉オペレーション(crossover operation)594が行われるべきか否かを決定するために加重コインがフリッ プされる。もしこれが交叉オペレーションとなるなら、クロシングサイトがビッ ト位置1と該記号列内の最後のビット位置の次にあるの最後の起こり得るクロシ ングサイトとの間でランダムに選択される。該クロシングサイトは各親を右側と 左側に分割する。図5Dに示す様に、各親の左側を他の親に右側と連結すること により2つの子記号列が創られるが、そこでは該親遺伝子10001と0001 1は左半分100と000、そして右半分01と11に分割され、次いで100 11と00011を形成するよう組み合わされる。最後に、該2つの子記号列が 創られた後、該子記号列プールの多様性を増やすために該子記号列の小数の個別 ビットがランダムに逆にされる(突然変異される)。これは与えられたビットが 逆にされる確率に換算して指定出来る。逆転の確率は望ましいビット突然変異の 数と該記号列内ビット数に基づいて尺度合わせされる。すなわち、もし記号列当 たり平均5つの突然変異が望まれるならば、与えられたビット変更の確率は10 0ビット記号列用に0.05に、そして50ビット記号列用に0.1等に設定さ れる。 6.発展型過程の継続 過程590に示す様に、上記過程2−5は、各創られた子記号列プールを次世 代用の新しい親プールとして使用して、数回(又は数世代)繰り返される。該子 記号列プールが発展すると、それらの対応適応度は平均で改善すべきであるが、 それは各世代で、新しい子記号列を創るために、より適した記号列が優先的にメ ートされるからである。 最適化問題を解くための遺伝的アルゴリズムの使用で、解かれる必要にある2 つの重要な項目がある。第1の項目はエンコーデイングスキームである。該問題 がビット記号列としてエンコードされ得る解の役に立つか?第2の項目は該適応 度関数の選出である。該発展型過程は該適応度関数により統制される(すなわち 、導かれる)ので、その解の質は間近な目標への適応度関数のマッチングに密接 に依存している。 ここに説明した好ましい方法では、第1の項目は、図4で図解され、各ビット がデータ集合のNの入力の1つと対応する、Nビット2進フイーチャービット記 号列を含む遺伝子を規定することにより解決される。該Nビット2進フイーチャ ービット記号列の各ビットは対応入力を参照し、もし該対応入力が該フイーチャ ー部分空間内にあれば該値1を、もし該対応入力が該フイーチャー部分空間内に 無ければ該値0を有する。 It looks like nothing was found at this location. 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