抄録
本稿は遺伝的プログラミングを用いた新しい関数最適化手法を提案し, この手法を用いて遺伝子ネットワークのS-systemモデルのパラメータ推定を行った結果について述べる.関数最適化問題を解くための進化計算法として, これまで様々な実数値GAが提案されているが, 性能が向上するのにともなってアルゴリズムが複雑化している面は否定できない.本研究では, シンプルなアルゴリズムに基づく新しい進化計算手法として, 目的関数のパラメータ集合の各実数値要素を式の木で表現し, この木構造に対して遺伝操作を施すという遺伝的プログラミング手法を用いた関数最適化方法を考案した.まず, この最適化手法を各種のベンチマーク関数に適応して有用性を検証した結果, 特に多峰性関数に対して有効であることが分かった.そして, 遺伝子ネットワークのS-systemモデルのパラメータ推定を行った結果, 良好な解を得ることができた.
In this paper, we propose a new technique for the function optimization using genetic programming approach, and then apply it for the inference of the S-system models of genetic network. To solve a function optimization problem, various techniques using real-coded GA have been proposed. However those algorithmes are too complicated. Then, we design a technique using the genetic programming as a simple estimation method. In this technique each element of multi-dimensional real vector is expressed by a tree of expression, and the tree structure is evolved by the genetic operations. This optimization technique is verified using benchmark functions. As a result, especially it shows good performances on multi-peak functions. And also, as the real problem the S-system parameters of genetic networks are inferred by applying to the observed time-series data of gene expression patterns. Consequently, the effectiveness of the technique is verified to be able to obtain the appropriate solutions.
