| 研究概要 |
本年度は,学習型分散的大規模最適化手法の基本的なアルゴリズムの開発を目指し,学習オートマトンを知的エージェントと考えて,その集団の持つ機能の解明を行った。具体的には以下の通りである。
・学習オートマトンを知的エージェントと考えた場合の,集団システムの一つであるネットワーク構造について考察を行った。
・学習オートマトンネットワークの学習アルゴリズムを構築した。
・他のネットワーク学習法を研究し,その利点,欠点を考察した。
・遺伝的要素を取り入れた最適化を考察した。
・また,計算機シミュレーションなどを通して,以下の点が明らかとなった。
・学習オートマトンを知的エージェントと見なせる。
・学習オートマトンネットワークが,優れた学習機能を持つ。
・ネットワークの結合構造を変えることにより,分散的エージェント集団となる可能性がある。
・遺伝的要素が,エージェントの進化に有益である。
・最適化において,遺伝的進化が有効である。
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