| 研究概要 |
本研究は将来のロボット開発に向けて人工生命的観点に基づく進化発展的機能をロボットに埋め込むことを主目的としている.このためにロボット群をエージェント群とみなし,状況に応じた適応的機能分化を伴う自律的知能構成の実現への取り組みを行った.本年度は昨年度の結果を踏まえ,『場の空間を利用した協調関係の適応的生成』の適応的獲得に関する提案を行った.また『モチベーション生成に基づく行動選択』の進化的獲得とその検討を行った.すなわち,
(1)『場の空間を利用した協調関係の適応的生成』の適応的獲得に関する理論展開として,生物のフェロモンを利用した通信の発し方をクラシファイヤシステムで表現し,これを強化学習的に獲得する試みた.この方法によりエージェント群による協調的タスク処理問題において有効であることを示した.
(2)『モチベーション生成に基づく行動選択』の進化的獲得に関して,ニューラルネットの適応的設計方法と異なり,仮想ノード層を用いた手法を提案した.この方法では複雑な結合形態を持ったネットワークを簡易に扱うことができる特徴を持っており,複雑な働きを示す必要があるモチベーションを待った行動選択ネットワークの生成に有効であると考えられる.
以上の理論応用として,マルチエージェント系モンキーバナナ問題を取り上げ,上記提案手法を適用しその有効性を確認した.今後,さらにエージェント群の組織化能力を適応的な側面から強化するためには,評価関数のあり方について議論を行っていく必要があると思われる.
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