| 研究概要 |
本研究はエージェントが学習の中で自らの概念空間を分節化し,学習の効率化に役立て,その適応的なプロセスを視覚化することによって共感的な人間-エージェント間の関係や新しい(マルチ)エージェントモデルを構築するものである.本研究はそのような共感的なコミュニケーションを支援するエージェントを設計し,実装することを目標とする.本研究のエージェントの持つ一番大きな特性は,エージェントが自らの学習のための探索空間を自らの試行錯誤の過程の中で徐々に分節化していく点(分割,統合,軸のぶれ等を繰り返す)にある.前年度から引き続き,粒子群を用いた探索空間の分割について研究を進め,従来手法を学習用にアレンジし,少ない粒子数を保持しつつその粒子の多様性を失わないための方法を提案し,発表した.認知的な仕組みを保持する強化学習エージェントのマルチエージェントシステムの設計,何種類かの倒立振子シミュレータのプログラミングを行い,国際会議,国内,国際学術誌で発表,投稿した.
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