| 研究概要 |
内省能力の実験を容易にするための,RoboCupサッカーエージェントプログラムのリファクタリングをプログラミング言語を変更して再度実施したが,プログラムが大規模なため,現時点では戦術を取り込む以前の段階である.RoboCupサッカーは毎年ルールが更新されるため,それらに簡単に対処できるようなリファクタリングは困難である.この理由により,内省能力については,リファクタリング以前のプログラムをベースに研究を進めた.
また,本年度は個々のエージェントの内省能力を強化するのではなく,エージェントの対における群内省の基礎検討を開始した.エージェントの集団におけるいわば群内省は本研究課題の最終目標であるが,そこに至るステップとして,2個のエージェントの位置関係の調整,パス交換などの連携プレイに関する内省能力(対内省と呼ぶ)をいかにして実現するかを検討したわけである.単一エージェントの場合と異なり,対内省のためには,行動評価に関するエージェント間のコミュニケーションが新たに必要となる.しかし,成功・失敗の評価はエージェントごとに判断基準が異なり得る.さらに,対となるエージェントは試合の状況に応じて変化する,このように対内省は新たに解決しなければならない難しい課題を提起している.プログラムを作成する前に,時間をかけて,対内省の構造の解析を進めた.次年度前半には,プログラムの開発に取りかかる予定である.
RoboCupサッカーのほか,RoboCupレスキューエージェントの内省能力の向上についての研究を開始した.RoboCupレスキューエージェントは時間解像度がRoboCupサッカーに比べて低いため,分析的な内省に十分な計算リソースを割くことが可能である.反面,プログラムは複雑になる.そこでエージェント協調および自己評価を十分に記述できる人工言語,すなわちマルチエージェントシステム記述言語の研究を進め,言語仕様の大枠を定めた.実装は次年度に行なう.
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