| 研究概要 |
種々の人工物設計過程における人間のもつ発想と包括的能力を数理化・計算機化することを目的とし,(1)人間-コンピュータ間の情報の流れを記述し得る「インタラクティブ情報場」の数理構造の解明と,これに密接する抽象的設計論の確立,(2)学習を通じての創発的設計論(環境が未知の場合の問題への強化学習の適用),(3)インタラクションを通じての創発的設計論(仕様があいまいな場合の問題へのインタラクティブ進化的計算の適用)をテーマとして研究を進めてきた.特に本年度においては,(1)および(2)のテーマに関する研究を重点的に行った.
まず(1)に関しては,経験によるエージェントの内部システムの変容として学習を捉え,クラシファイア・システムを例として,環境と学習エージェント間の情報の流れという観点から状況理論とチャンネル理論に基づく数学的なモデル化を試みた.このモデルにより,インタラクションを通してエージェントの内部システムが変容することによる環境と学習エージェント間の関係の変化として学習を捉えることができることを示した.
(2)については,学習によって未知環境を内部モデルとして獲得し解を探索する枠組みとして,強化学習あるいは遺伝的機械学習をベースにした方法を提案・再構築するとともに,リアルタイム・スケジューリングの問題,歩行ロボットのパターン生成問題,ロボット・ナビゲーション問題などへの適用実験を通してその検証を進めつつある.また,共進化型遺伝的アルゴリズムについても,その基本部分の設計ならびに簡単な例題への適用を図った.
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