Interactive Genetic Algorithm using Initial Individuals Produced by Support Vector Machine

本論文ではユーザの嗜好を学習し、ユーザの嗜好に基づいて初期個体を生成する対話型遺伝的アルゴリズム(IGA)を提案する。ユーザの嗜好を学習する方法として、優れたパターン認識性能を持つサポートベクターマシン(SVM)を用いた。ユーザの評価を基に、SVMによって設計変数空間を嗜好領域と非嗜好領域に分離する。嗜好領域から個体を生成することで、ユーザの嗜好に合う初期個体を生成できる。提案手法を用いた服装コーディネート作成支援システムを構築した。システムを用いて、提案手法が評価時にユーザに与える心理的負担を和らげ、満足度の高い解を得ることに有効であるかを検証するための評価実験を行い、その有効性を確認した。また、他ユーザの嗜好を学習した結果を用いることで、ユーザ自身と他ユーザの感性とのコラボレーションを実現し、ユーザの発想を促すことができると考えられる。他ユーザの嗜好を基に初期個体を生成することが発想支援に有効であるかについて検証を行い、その有効性を確認した。In this paper, we proposed IGA which learns users\u27 taste and generates initial individuals based on the users\u27 taste. The Support vector machine (SVM) which has the superior pattern recognition performance is used as how to learn the users\u27 taste. Based on the evaluation of a user, SVM separates design variable space into the user\u27s taste domain and the user\u27s non-liking domain. The initial individuals which suit the user\u27s taste are generated from the user\u27s taste domain. The system for coordinating clothes was constructed using the proposed method. We conducted experiments to verify the effectiveness of the proposed method, and found out that it was effective in relieving user\u27s psychological burden. In addition, it is thought that collaboration of the user\u27s own and the other user sensitivity is realized and the user\u27s idea generation can be supported. We conducted experiments to verify effectiveness to generate initial individuals based on the other user\u27s taste, and found out that it was effective in supporting the user\u27s idea generation