2013 Fiscal Year Annual Research Report
非定常環境におけるオートマトンの学習－ソフトコンピューティングの有効活用にむけて
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23500277
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| Research Institution | Osaka Kyoiku University |
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Principal Investigator |
馬場 則夫 大阪教育大学, 教育学部, 名誉教授 (30035654)
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| Keywords | ソフトコンピューティング / コモンスゲーム / 環境問題 / ニューラルネット / 進化計算 / 融合技術 / 改良型ゲーム |
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| Research Abstract |
ニューラルネットや遺伝的アルゴリズムやファジー集合などを内包するソフトコンピューティング技術は、ここ数十年の間に、研究成果がが十二分に蓄積されると共に、実社会における様々な興味深い活用を通じて幅広く我々人間社会に浸透してきた。しかしながら、これまでの研究成果や応用面での適用は、ほとんどが環境の特性が時間と共に変化しないいわゆる定常性を仮定したものであった。
ところで、我々人間が現実に直面する周囲環境は、殆どすべてが、特性が時間と共に変化するものである。
それ故、ソフトコンピューティング技術の有用性を確立するためには、環境の特性が時間と共に変化するいわゆる非定常環境の下でのソフトコンピューティングの有効性を確認する必要がある。
本研究では、非定常環境中でのソフトコンピューティング技術の性能を格段に向上させるための一つの試みとして、学習オートマトンとソフトコンピューティング技術の融合システムを提案すると共に、株価予測やコンピュータゲーミング等の具体的問題への活用を通じて提案手法の有効性を検討したものである。
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