| 研究課題/領域番号 |
23500277
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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 |
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 | 大阪教育大学 |
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研究代表者 |
馬場 則夫 大阪教育大学, 教育学部, 名誉教授 (30035654)
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| 連携研究者 |
久保田 直行 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (30298799)
半田 久志 岡山大学, 工学部, 助教 (60304333)
最上 義夫 徳島大学, 工学部, 准教授 (50093894)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2011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 | ニューラルネットワーク / ソフトコンピューティング / コモンスゲーム / 環境問題 / ニューラルネット / 進化計算 / 融合技術 / 改良型ゲーム / 未知環境 / 学習 / 非定常環境 / 確率オートマトン / 階層構造 |
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| 研究概要 |
我々人間が現実に直面する周囲環境は、殆どすべてが、特性が時間と共に変化するものである。それ故、ソフトコンピューティング技術の有用性を確立するためには、環境の特性が時間と共に変化するいわゆる非定常環境の下でのソフトコンピューティングの有効性を確認する必要がある。
本研究では、非定常環境中でのソフトコンピューティング技術の性能を格段に向上させるための一つの試みとして、学習オートマトンとソフトコンピューティング技術の融合システムを提案すると共に、株価予測やコンピュータゲーミング等の具体的問題への活用を通じて提案手法の有効性を検討したものである。
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