エージェントに基づく社会シミュレーションの妥当性検証

• Project/Area Number: 15700122
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Intelligent informatics
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 高玉 圭樹 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 講師 (20345367)
• Project Period (FY): 2003 – 2004
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2004)
• Budget Amount: ¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000); Fiscal Year 2004: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000); Fiscal Year 2003: ¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
• Keywords: 社会シミュレーション / エージェント / モデリング / 学習メカニズム / 妥当性検証 / ゲーミングシミュレーション

Research Abstract

本研究では社会シミュレーションの妥当性を向上させるために,本年度は計画通り次の2つを実施した.具体的な実施内容は次のとおりである.
(1)ゲーミング・シミュレーションとの結果比較分析
異文化の違いを体験する「バルンガ」というゲーミングを例題に,被験者実験とエージェントに基づくシミュレーションの結果を比較分析した.具体的は,集団の状態を3つの状態(価値吸収状態,価値分離状態,集団適応状態)に分け,それぞれを比較したところ,すべてにおいて被験者実験とエージェントに基づくシミュレーションの結果が同じになった.これより,本研究で用いたエージェントのモデル化は人間の行動と類似の結果の導出を可能にし,社会シミュレーションにおいて妥当性を向上させることに貢献していることが分かった(詳しくは,計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2004などで発表している).
(2)妥当性検証のためのツールキット構築
エージェントの内部モデルの変更によって社会シミュレーションの結果の妥当性を調べる方法論を考案し,その候補となる内部モデルを模索した.具体的には,エージェントの学習メカニズム(厳密には,Q-learningとSarsaという強化学習)に焦点をあて,それらを変更することによって社会シミュレーションの結果が異なるかどうかを検証するためのシステムを開発した.これらの一部はツールキットとして構築されている(詳しくは,The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi- Agent-Based Simulation (MAMABS'04)などで発表している).

Research Products

• [Journal Article] Toward Guidelines for Modeling Learning Agents in Multiagent-Based Simulation : Implications from Q-learning and Sarsa agents (2005)
  • Author(s): Takadama, K., Fujita, H.
  • Journal Title: Multi-Agent-Based Simulation IV, The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04) Vol.3415 Pages: 159-172
• [Journal Article] ニッチリーダーが音楽市場に与える効果 〜マニアは市場を動かすか?〜 (2005)
  • Author(s): 服部 聖彦, 大隈 慎吾, 高玉 圭樹
  • Journal Title: 計測自動制御学会,第35回システム工学部会研究会 Pages: 123-128
• [Journal Article] Lessons Learned from Comparison Between Q-learning and Sarsa Agents in Bargaining Game (2004)
  • Author(s): Takadama, K., Fujita, H.
  • Journal Title: NAACSOS (North American Association for Computational Social and Organizational Science) Conference 2004 (CD-ROM)
• [Journal Article] Learning Mechanisms applied to Agents in Cross-Cultural Simulation : Analysis from the view-point of Small World Network (2004)
  • Author(s): Suematsu, Y.L., Takadama, K., Shimohara, K., Katai, O., Arai, K.
  • Journal Title: The 3rd International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'04) Pages: 169-176
• [Journal Article] Specifying a Failure Area in a Large Scale Space Structure : Which Method is Better-Majority or Individual? (2004)
  • Author(s): Hattori, K., Takadama, K., Ueno, H., Oda, M.
  • Journal Title: 電気学会, 論文誌C Vol.124, No.10 Pages: 2019-2026
  • NAID: 10013640931
• [Journal Article] エージェントが集団へ適応するための評価軸の一考察:BARNGAにおける訂正行動の観察 (2004)
  • Author(s): 山田 裕二, 高玉 圭樹
  • Journal Title: 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2004 Pages: 19-24
• [Journal Article] 適応的探索領域分割に基づく最適化手法の提案:多峰性関数へのアプローチ (2004)
  • Author(s): 比護 貴之, 高玉 圭樹
  • Journal Title: 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2004 Pages: 95-100
• [Journal Article] 強化学習における報酬分散と価値分散の比較 (2004)
  • Author(s): 丸山 大輔, 高玉 圭樹
  • Journal Title: 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2004 Pages: 169-174
• [Book] Multi-Agent-Based Simulation IV, The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04) (2005)
  • Author(s): Davidsson, P., Logan, B., Takadama K.(Eds.)
  • Total Pages: 264
  • Publisher: Springer-Verlag
• [Publications] Takadama, K., Terano, T., Shimohara, K.: "Interpretation by Implementation for Understanding a Multiagent Organization"Computational and Mathematical Organization Theory (CMOT). Vol.9, No.1. 19-35 (2004)
• [Publications] 高玉 圭樹: "相互作用に埋めこまれた集合知:集団の組織化レベルの解析"人工知能学会誌. Vol.18, No.6. 704-709 (2003)
• [Publications] 高玉 圭樹, 中谷 一郎: "探宇宙探査機の自律化とその検証"日本ロボット学会誌. Vol.21, No.5. 488-493 (2003)
• [Publications] 藤田 裕典, 高玉圭樹: "バーゲニングゲームにおける強化学習エージェントの解析"計測自動制御学会,第16回自律分散システム・シンポジウム. 259-264 (2004)
• [Publications] 服部 聖彦, 高玉圭樹, 上野 浩史, 小田 光茂: "宇宙太陽発電衛星の故障領域の特定:マルチエージェントの立場から"人工知能学会,JAWS'03(Joint Agent Workshop). 267-275 (2003)
• [Publications] Hattori, K., Takadama, K., Ueno, H., Oda, M.: "Specifying a Failure Area in a Large Scale Space Structure : Which Method is Better-Majority or Individual?"The 2003 Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems. 115-122 (2003)
• [Publications] Suematsu, Y.L., Takadama, K., Nawa, N.E., Shimohara, K., Katai O.: "Analyzing the Agent-Based Model Simulation and its Implications"Advances in Complex Systems (ACS). Vol.6, No.3. 331-348 (2003)
• [Publications] Suematsu, Y.L., Takadama, K., Shimohara, K., Katai, O., Arai, K.: "Analyzing BARNGA Gaming Simulation through Modelling an Agent-Based Model"The 34th Annual Conference of International Simulation and Gaming Association (ISAGA'03). 817-826 (2003)
• [Publications] Suematsu, Y.L., Takadama, K., Shimohara, K., Katai, O., Arai, K.: "Analyzing Influence of Learning Mechanisms as applied to Agent-based Modeling in Cross-Cultural Environments"計測自動制御学会,第32回システム工学部会研究会. 35-40 (2004)
• [Publications] Yuta, K., Souma, W., Fujiwara, Y., Takadama, K., Shimohara, K., Katai, O.: "Sectioned Random-Network Agent Model Demonstrate Behavior of Sectionalism"The International Workshop on Agent-Based Modeling (WABM'03). 55-66 (2003)
• [Publications] Takadama, K., Suematsu, Y.L., Sugimoto, N., Nawa, N.E., Shimohara, K: "Multi-Agent-Based Simulation III, The 4th International Workshop on Multi-Agent Based Simulation (MABS'03), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.2927"Springer-Verlag. 26-42 (2003)