2017 Fiscal Year Research-status Report
人工適応型エージェントモデルのための進化計算手法の開発およびその応用研究
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16K16354
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
林田 智弘 広島大学, 工学研究科, 准教授 (20432685)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 人工適応型エージェント / 進化計算 / 機械学習 / 意思決定 / ゲーム理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
人工適応型エージェントの基礎技術となる，予測的クラシファイアシステム(ACS)の改良を行った．また，Deep Neural Network の一種であるDeep Belief Network (DBN) の構造最適化手法の開発に成功した．また，電力市場にクラシファイアシステムを応用した市場分析を行った．構造最適化したDBNの応用研究として，音声認識，高次元時系列データの高精度な処理が必要となるデータ駆動型制御への応用研究などを行っている．一方，意思決定やゲーム理論に関する研究として，意思決定者の選好構造を反映する多目的強化学習の開発や，協力ゲームにおける利得配分方法の電力市場およびサプライチェーンマネジメントへの応用研究を行っている．さらに，統計手法の一種であるトピックモデルの電力市場への応用研究を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定どおり，クラシファイアシステムの改良およびニューラルネットワークの構造最適化手法の開発がおおむね完了しており，ゲーム理論や電力市場への適用研究も順調に進んでいるといえる．さらに，サプライチェーンマネジメントへの適用研究や，機械学習の主な比較手法として多くの文献で扱われる，統計手法の電力市場への応用研究も行っており，十分な研究成果が得られているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画通り，昨年度の研究成果に基づいた人工適応型エージェントモデルを開発し，意思決定やゲーム理論への応用研究を行う予定である．
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| Causes of Carryover |
当初の研究計画よりも部分的に研究が進んだため学会・論文発表が予定よりも回数が多くなり，前倒し支払い請求を行ったが，当初見積額よりも減額された物品があったため結果として使用額に差が生じた．平成30年度は研究成果の発表を多く行う予定としており，論文発行や学会発表などに使用する予定．
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