研究課題
本研究課題は，複数のエージェントが連携行動を行う場面において，状況に応じた適切な情報提供によりエージェントの行動を制御する「情報スーパーバイザ制御」実現のための数理モデルの開発，それに基づいたスーパーバイザ制御則の導出，さらに，実験およびシミュレーションを用いた有効性の確認を目的としている．H30年度は，「音声つぶやきシステム」を用いたフィールド実験におけるスタッフの行動履歴データ結果に基づきH29年度に構築した情報スーパーバイザ制御の概念モデルを詳細化し，フィールド実験の状況を説明可能なモデルを構築した．モデル上では，エージェントの意思決定は優先度付きのルール集合として表現され，確率的なふるまいも表現可能である．モデルは離散事象シミュレーションのツール上に実装し，シミュレーションにより様々な情報提供の下での性能評価指標を導出し，フィールド実験の結果と比較した．このシミュレーションモデルはH29年度に作成したプロトタイプをより実際の状況に近い形に発展させたものである．また，行動履歴データから状況を認識するアルゴリズムはすでに提案しているが，アルゴリズムの妥当性を検証するために，離散事象シミュレーションにより人工的に生成したデータを用いて正しく状況が認識されるかどうかを確認した．これらの成果は国際会議で発表・投稿中である．もう１つの応用である，航空管制におけるセクター流量モデルを用いた状況把握に関する研究に関しては， CARATSオープンデータからセクター内交通流を表現するメソスコピックなモデルを構築した．セクター内空域の状況は，モデルの状態変数の形で表現される．状態変数ベクトルをクラスタリングの手法により離散化することで，空域の状況を定性的に捉えることが可能になる．
すべて 2018
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)
第64回離散事象システム研究会予稿集
巻: 1 ページ: 24-27
Proc. IEEE Systems, Man, and Cybernetics 2018
巻: 1 ページ: 2021-2026
10.1109/SMC.2018.00349
