不完全同定モデルによるエージェントの認知機構の構築
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概要
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人工エージェントの行動パターンを, 明示的に記述するのではなく, 環境との局所的相互作用の結果として得られる創発的特性として構築しようとするとき, 行動様式の変更の困難性という問題が生じる.本研究では, 人工エージェントの行動規則を, 不完全同定モデルを用いて構築することで, この問題の解決を図る.不完全同定モデルでは, エージェントが有限の経験に基づき無限の経験に対して有効であるような行動規則を構成する.構成された規則によりナビゲーションを行なう人工エージェントは, 動物の本能的行動パターンとそれに反する行動パターンを同一の環境において示すことができ, それによってモデルが多様な適応的行動を担い得ること示唆された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-01-12
著者
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