遺伝アルゴリズム的手法を用いたゲーム論的社会状況における協調戦略生成過程の分析
| Project/Area Number |
06680397
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| Research Category |
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
社会システム工学
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中野 文平 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (10016660)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 真吾 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助手 (20216724)
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| Project Period (FY) |
1994
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1994)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 1994: ¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
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| Keywords | ハイパーゲーム / 遺伝的アルゴリズム / 学習 / 適応 |
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| Research Abstract |
本研究では「繰り返し二人ハイパーゲーム」の枠組みを定式化し、不完全情報下の社会状況を記述した。この枠組みにより、問題状況に関与する各主体の認知の相違と、そこから生じるコンフリクトを表現することができる。またゲームを繰り返すことにより、コンフリクトの解消に焦点をあてたモデル化が可能となった。
上述の定式化された枠組みを用いて、各主体の状況に対する認知の学習に遺伝的アルゴリズムを適用し、計算機を用いて実験を行った。ハイパーゲーム的社会状況に対し遺伝的アルゴリズムが使われた例はこれまでになく、本研究の特色である。本研究では、プレーヤの認知を改善し、正しい認知になるように学習を行わせることに成功した。
本研究の結果により、目標となる相手の利得行列が未知であるとき、自己の持つ相手への認知をどのように評価すれば認知を状況に適応する方向へ改善できるのかという、ハイパーゲームの学習過程に関する規範的知見を得ることができた。具体的には、利得行列を学習するためには、状況に適応している行列ならば得られるであろう利得と実際に得られた利得との差だけではなく、ナッシュ解の個数などの行列の形に関する性質も必要である。
本研究の結果は計測自動制御学会のシンポジウムで発表され、日本経営情報学会の論文誌に投稿され、掲載予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
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