GPによる学習を基礎としたマルチエージェントシステムによるプライシング時系列のカオス性分析とその応用(非線形問題)
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概要
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サービス施設におけるプライシング時系列のカオス性振動を解析し,抑制する必要性が議論されている.本論文では,サービス施設への参加/退去を,自己最適化の原則に基づき決定するエージェントシステムのモデルに関して,これまでのモデルを拡張し,プライシングを直接予測する複数のエージェントを仮定したモデルを導入する.それぞれのエージェントは,共進化遺伝的プログラミング(Genetic Programming:GP)の手法による学習を実施しながら,1期前のプライシングと自己の予測到着率から現在のプライシングを予測し,これをもとにサービス施設への参加/退去を決定すると仮定する.以上のようなマルチエージェントのモデルにおいては,生成されるプライシング時系列がカオス性をもつことが示される.更に,それぞれのエージェントがシステム推定を行っていることを利用した,カオス制御の方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-04-01
著者
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