| Project/Area Number |
08878055
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
情報システム学(含情報図書館学)
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| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
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Principal Investigator |
稲積 宏誠 青山学院大学, 理工学部, 助教授 (00168402)
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| Project Period (FY) |
1996 – 1998
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1998)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 1998: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
Fiscal Year 1997: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 1996: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | 機械学習 / 決定木 / ペトリネット / ルールベース / 論理最小化 / ネゴシエーションモデル / ゲーム理論 / KJ法 / ISM / 知識獲得 / マルチエージェント / 統合交渉モデル / CSCW |
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| Research Abstract |
今年度は、昨年度までのグループワークにおける議論モデル、意思決定モデル、ソフトウェアプロセスモデルなどのマクロ的な対象における成果に加えて、大量データからの知識獲得、ルール獲得を中心とした研究成果を積み上げ、その支援系への理論的枠組みを提示することができた。
昨年度からの継続としては、マルチエージェント環境を想定したサッカーシミュレーション(RoboCup委員会において世界規模で規格化されている)における実時間制御にもとづく実装化と学習アルゴリズムの開発、それによる協調動作への影響などについてのまとめを行なった。また、これも昨年度から始めたものであるが、知識獲得、ルール獲得に向けてのアプローチの中で、次の2点に関してその基礎的な成果をまとめることができた。
1. ペトリネットにおけるネットインバリアントの考え方を利用して、ルールベース検証アルゴリズムの開発を行なった。これにより、ネットインバリアントのみの解釈で、ルールベース内でのルール構造とエラー構造の解釈が可能となった。
2. データベースからの効率的な知識獲得を阻害する要因である属性間の相関の強い事例に対しても頑健な決定木生成アルゴリズムを、論理式に対する論理最小アルゴリズムを応用して、比較的少ない計算量で実現することができた。
これらは、本研究テーマを開始した平成8年の時点での注目点であった「コミュニケーション」部分から、さらにそれらの基盤でもある「個別の知識表現とその理解」という部分への変遷してきた中での研究成果である。今後の展開としては、これらを統合した学習システムへと発展させていくことを検討している。
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