人の嗜好分析のページで紹介したように，人間には様々な嗜好があります． これは極々当たり前のことではありますが，対話型進化計算システムでユーザ好みのデザインを生成する際にも考慮すべき点であると私たちは考えています． 進化計算アルゴリズムの研究分野では，解候補を多峰的に探索したり，複数の目的に合うように解候補を生成する多目的最適化などの取り組みがあったりと，積極的な多峰性/多目的探索が試みられています． 対話型進化計算システムにおいても，このような取り組みは応用されるべきで，現在は数値シミュレーションベースではありますが，検証を進めています．

例えば，大域的探索手法である遺伝的アルゴリズムと局所的探索手法であるタブーサーチ手法を組み合わせたハイブリッド探索や多峰的探索を目的に考案された人工蜂コロニーアルゴリズムの応用などに取り組んでいます．


このような取り組みにより，例えば，ユーザの好みそうなデザインについて，様々な趣向のデザインを提示できるようになる可能性があります． ユーザ好みのデザインが1つできればよいというのがこれまでの対話型進化計算システムでの考え方でしたが，今後は多峰的な探索などのアイデアを組み込んだ新しいシステムが必要になってきそうです．

これまで，人工蜂コロニーアルゴリズムを用いた対話型進化計算システムを構想し，数値シミュレーションベースで様々な検証を行いました． 下図は，同システムの流れです．


その結果，通常の進化計算に比べれば非常に少ない解候補数，世代交代数でも，解空間を多峰的に探索できることが確認されています． 今後は実システム応用へ向けてフェーズに入っていく予定です．

代表的な研究業績
【学術論文】Hiroshi Takenouchi, Masataka Tokumaru, "Interactive Evolutionary Computation with Artificial Bee Colony Method for Multimodal Preferences Retrieval", International Journal of Affective Engineering, Vol.22, No.1, pp.1-10, 2023-01.