災害救助シミュレーションにおけるエージェントの行動パターンの抽出と評価(「社会的インタラクションにおける知」及び一般)
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概要
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本論文では,エージェントの行動(コマンド)で構成される時系列データを,定型的なパターン(タスク)の列に変換することでエージェントの振舞を分析する手法を提案した.本手法では,頻出するパターンをタスクの候補とし,それぞれの出現確率と遷移確率をコストとしたViterbiアルゴリズムによって時系列データをタスク列に変換した.変換の精度を高めるため,頻度による選別と遷移確率による選別を行った.提案手法を評価するため,解が既知の問題に本手法を適用する実験を行った.その結果,適合率,再現率のF値が0.84となり,十分な精度で分析可能であることを確認した.また,提案手法をRoboCup Rescue Simulation(災害救助をモデル化したマルチエージェントシミュレーション)で扱われる救急隊エージェントに適用して分析を行った.その結果,エージェントの開発チーム間での使用するタスクの種類と出現頻度に大きな差があることを明らかにした.また,得られたタスクを分析することで,優秀なチームの戦術を推測することができた.以上より、提案手法がエージェントの振舞を分析するのに有用であることが明らかになった.
- 2009-09-18
著者
-
鳥海 不二夫
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
石井 健一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
石井 健一郎
名古屋大学大学院情報科学研究科社会システム情報学専攻
-
石井 健一郎
名古屋大学 大学院情報科学研究科
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