粒子フィルタと遺伝的プログラミングによる方程式近似を用いた時系列からのエージェント決定行動と状態の推定(信号処理,符号化,知的マルチメディアシステム,一般)
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概要
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本報告では,粒子フィルタ(particle Filters: PF)と遺伝的プログラミング(Genetic Programming: GP)による方程式近似を用いた時系列からのエージェント決定行動・状態の推定とその応用について述べる.エージェントの決定行動の結果を時系列として表現し,時系列生成のモデルを非線形の状態方程式で記述した場合に,観測データから内部状態を推定するPFが適用可能である.意思決定の行動が,状態方程式に反映されるとする場合には,状態推定と同時に未知である方程式の推定をしなければならない.本報告の手法においては,方程式を記述する複数の木構造(個体)を与えておき,これらを状態方程式とみなして,状態推定をPFにより実施した場合のゆう度を求め,これに比例して個体の適合度を定義し,遺伝的処理を行い近似と推定の改善をはかる.本手法の応用例として,商品や電力需要などを対象として人工的に生成されたデータに対するシミュレーション分析を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-09-20
著者
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