行動シミュレーションに実世界の場・行動・ユーザ評価のアンケートを取り入れたホームエージェントの評価手法の提案
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概要
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家電操作を居住者の代わりに行うホームエージェントの研究では,提案されている様々な学習方法は実環境での評価が行われている.多くの場合,居住者の行動を検出するためのセンサとホームネットワークにつながっている家電機器を備えた住宅を用意し,そこで被験者に数か月生活してもらうことで評価を行っている.実際に生活した行動を用いることで被験者によって異なる評価ができるが,多様な被験者での比較評価や実験条件をするには時間がかかり,簡単にできない.そこで,本論文では人間の持つランダム性を取り入れた行動シミュレータと被験者ごとの個性を聞き出すアンケートとを組み合わせた評価手法を提案する.この評価手法を用いて,我々のホームエージェントに対して,センサ条件を変えた学習評価を行った.センサの検出分解が粗いほど,ホームエージェントは速く学習できるが学習結果が不安定となった.
- 2013-10-29
著者
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