2013 Fiscal Year Research-status Report
エージェント開発者育成のための教育用エージェント開発ツール
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25330258
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
打矢 隆弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10375157)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | エージェント開発ツール / 学習性 / 即応性 / エージェント開発方式 |
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| Research Abstract |
本研究では，①エージェントプログラミングのエキスパート開発者の育成，及び，②エージェント技術を応用した実用システムの普及促進を実現することを目的として，既存の分散エージェントシステム開発ツールの高度化・洗練により，エージェント開発者がより容易にエージェントプログラミングが可能な開発環境を提供する．具体的には，エージェントを系統的に開発・運用するための手法[インタラクティブエージェント開発方式]と支援機能[インタラクティブエージェント開発ツール]を開発者に提供し，これらを用いることで開発者の開発作業負担の軽減，及び開発作業の円滑化を達成し，低コストでエージェントプログラミングを習得可能な環境を実現する．
今年度は，従来の熟考型エージェントの開発方式を拡張し，推論による高度な知識処理に加え，過去の動作結果に基づき自身の行動を最適化する学習型エージェントの開発を支援する方式を策定した．具体的には，強化学習の枠組みであるQ学習，Nash-Q学習，Profit-Sharing学習をそれぞれ，単体エージェントの学習モデル，2体のエージェントの協調学習モデル，3体以上のエージェントの協調学習モデルとして採用し，学習エージェントの設計方法の決定を行った．さらに支援機能として開発ツールに学習機能を内蔵し，学習型エージェントの実装を可能とした．評価実験では，それぞれの学習エージェントの設計コスト(記述量)が8割以上削減されたことから，提案手法の有効性が確認できた．
また，今回新たに反応速度を重視して行動する即応型エージェントの開発方式を策定し，開発ツールに当該支援機能を組み込んだ．これによりシステムの処理速度の向上が可能となった．分散バックアップシステムを用いた評価実験では，従来の熟考型エージェントよりも即応型エージェントがバックアップの高速化に貢献できることを実証した．
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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
エージェントを系統的に開発・運用するための手法[インタラクティブエージェント開発方式]として，熟考型エージェントの開発方式，及び，即応型エージェントの開発方式を策定できた．また，支援機能[インタラクティブエージェント開発ツール]として，熟考型/即応型エージェントのための内部処理機構を実装した．
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| Strategy for Future Research Activity |
エージェントの多様性に着目して[インタラクティブエージェント開発方式]及び[インタラクティブエージェント開発ツール]のさらなる充実を図り，多様なエージェントの開発の実現，開発者の開発作業負担の軽減，及び開発作業の円滑化を達成する．
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