| 研究概要 |
本研究は,学習による局面評価,概念の形成,および効率的な評価器の自動生成という3項目を統合的に扱う研究の一環であり,最終的には,評価プログラムの学習による自動生成を目標としている.それぞれの研究内容と研究実績とを示す.
1.評価関数の自動生成
評価関数の作成においては,局面判断のための単純な部分データの集合を自動的に生成し選別することによって,その分野の基本的規則のみから人間の介入なしに創出する。この部分の基礎的な研究は平成13及び14年度に実施し、ある程度満足すべき結果を得ているが、さらに大量の局面データについての解析を行ない,より高精度な評価関数を構成することに成功した。
2.概念形成と構造分析
評価関数のための単純な部分局面の間に導入した半順序を基礎としたガロア束の構造を「概念」とみなし,それをもととしたより高度な解析を試みた.本研究では理論的に整った構造のみならず,現実世界の中で構成されている「必ずしも整ってはいない構造」である非有基的構造について,その構造サマリの抽出と撹乱因子の検出の手法を扱った.最終目的である概念データベースを自動的構築へ向けての基礎的成果を上げることができた.
3.自己反映計算とアスペクト
具体的なシステムにおいては,局面判断を行なう多数のエージェントを自己反映計算の手法を使って作っておき、概念集合データベースの内容をもとにして、局面ごとに最適な判断を動的に採り入れて効率良く評価を行なうことになる.本研究ではとくに,クラス横断的な機能の追加を目的とするアスペクトプログラミングに関する研究を行ない,支援系及び理論的体系化について成果を得ることができた.
|
