| 研究課題/領域番号 |
15K00328
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
野田 五十樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 総括研究主幹 (40357744)
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| 研究分担者 |
山下 倫央 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 客員研究員 (50415759)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | multiagent / resource shareing / learning / simulation / social simulation / マルチエージェント / 強化学習 / シミュレーション / 資源共有問題 / 人流制御 / マルチエージェント学習 / Exploration 率 / 動的環境 / 進化的アルゴリズム / 社会シミュレーション / 避難シミュレーション / 行動モデルプログラミング / 網羅的シミュレーション |
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| 研究成果の概要 |
ボトムアップアプローチとして、マルチエージェント資源共有問題のうち、特に資源の容量が動的に変化する動的資源共有問題を取り上げ、独立して強化学習を行うエージェントの探査率を学習を通じて調整する方法として、Win or Update Exploration-ratio (WoUE)を提案した。
トップダウンアプローチとしては、マルチエージェント資源共有問題のうち、特に大規模な人流を対象として取り上げて、トップダウンに人流を制御する場合の手法として、静的および動的な分断誘導を取り上げ、シミュレーションにより評価を行った。
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