| 研究課題/領域番号 |
19700215
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
伊藤 秀昭 佐賀大学, 大学院・工学系研究科, 講師 (20345375)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
2,550千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 450千円)
2010年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2009年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2008年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2007年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
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| キーワード | POMDP / 確率的最適制御 / 高次脳機能 / 推論 / 報酬最大化 / 適応制御 / 階層モデル / 階層制御 |
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| 研究概要 |
本研究は、ゴール指向性推論・選択的注意・作業記憶の利用などの高次脳機能を包括的に実現するエージェントを設計することを目的としている。このような諸機能を設計者が作りこむのは容易ではないので、本研究では報酬最大化原理に基づきエージェントが環境にあわせて自動的に必要な機能を発現するように設計する。本研究では部分観測マルコフ決定過程(POMDP)理論を用いて、これを効率的に実現する手法の開発を行った。
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