| 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.
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,抽象的設計論については,設計において重要な役割を持つ発見的推論に関連して,帰納的推論,発見的推論,設計といった三種類の推論の関係を明らかにする非演繹的推論の数学的形式化を与えた.
(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た.
さらに,(3)に関して,特に,人間の曖昧な判断を利用できるような進化的計算手法に関する研究を行った.解候補から遺伝子への写像を自動的に求める共進化型の進化的計算手法および性淘汰の概念を遺伝的アルゴリズムに導入した計算モデルを提案し,その従来手法に対する優位性を計算機実験によって示した.
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