研究課題
基盤研究(C)
システムを構成単位ごとに自律的に行動するマルチエージェントシステムとしてモデル化した.しかし現実のシステムでは不確実性や計測不能な未知のパラメータが存在するため,タスクやゴールへの到達方法を事前にあらゆる場合を想定し,予め設定することは非常に困難である.このため,試行錯誤を通して環境に適応する学習制御の枠組みである協調学習アルゴリズムを開発した.この手法を用いて公正な運用方式を獲得し,最終的にシステムを現実の人間社会に応用した場合の整合性を検証する環境として利用可能であることを確認した.
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