複雑性の異なる多数の意思決定戦略が混在する状況でのゲーム戦略の進化
Publicly Offered Research
| Project Area | Elucidation of neural computation for prediction and decision making: toward better human understanding and applications |
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| Project/Area Number |
24120516
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
石渕 久生 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60193356)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2013)
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| Budget Amount *help |
¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2013: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2012: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
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| Keywords | ゲーム戦略 / 戦略進化 / 進化計算 / 意思決定 / 学習 |
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| Research Abstract |
本研究では，戦略表現の選択と戦略進化の関係という研究課題に対して，異なる戦略表現が集団内に混在する状況での戦略進化という新しい観点から研究を進めている．
平成２５年度は，集団内の個体の空間的配置と戦略進化の関係に関する研究を進めるために，個体の空間的配置として，２次元格子空間と様々なネットワーク構造との比較を行った．２次元格子空間では，近傍構造のサイズを変化させることで，個体間の相互作用の局所性が協調行動の進化に大きな影響を与えていることを示した．すなわち，個体間の対戦や交叉が狭い近傍内に限定されているほど協調行動の進化が容易であり，近傍構造のサイズを大きくすることで協調行動の進化が難しくなる．ネットワーク構造に対しては，規則的なリング構造グラフのノード間にランダムな結合を与えることで，同様の性質を示した．すなわち，ノード間のランダム結合の数を増やすほど協調行動の進化が難しくなった．
さらに，個々の個体が複雑性の異なる複数の戦略を持ち，複数の戦略に基づく行動選択の結果を総合的に考慮して最終的な行動選択を行っている状況での戦略進化モデルの構築を行った．これは，パターン識別器の設計において大きな注目を集めているアンサンブル識別器のアイデアをゲーム戦略の進化モデルに導入したものである．単一の戦略に基づく行動決定，同じ複雑性を持つ複数の戦略に基づく行動決定，異なる複雑性を持つ戦略に基づく行動決定の比較を行った結果，異なる複雑性を持つ戦略に基づく行動決定を行う場合において，協調行動の進化が最も容易であるという結果が得られた．例えば，全く同じ複雑性を持つ３個の戦略では協調行動の進化が難しい場合でも，１個の戦略を異なる複雑性を持つ戦略と置き換えることで協調行動の進化が容易になるという結果が得られた．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(7 results)
