マイノリティーゲームによる資源割り当て問題の分類(社会システムにおける知能 : 実環境におけるマルチエージェント社会)
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概要
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本研究では,資源選択を簡略化したマイノリティーモデルと呼ばれるモデルを用いて,資源割り当て問題の分類を行った.学習の効率性と正確さの異なるエージェントを3種類用意して,獲得した利得の比較を行った.その結果,システムの複雑性と学習への時間的制約という2つの条件に応じて,4つの領域が存在することが分かった.そして,それらの領域にしたがって,実際の資源割り当て問題を分類できた.実際の資源割り当て問題が属する領域に応じて,モデル化を行うときにエージェントの持つべき特徴が分かった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-03-15
著者
-
和泉 潔
産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所,AIST
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所:科学技術振興機構 Crest
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所サイバーアシスト研究センターマルチエージェント研究チーム
-
車谷 浩一
産業技術総合研 サイバーアシスト研セ
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所サイバーアシスト研究センター
-
和泉 潔
産業技術総合研究所 サイバーアシスト研究センター
-
和泉 潔
産業技術総合研究所
-
山下 倫久
産業技術総合研究所サイバーアシスト研究センター
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所 科学技術振興機構 Crest
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