研究課題/領域番号 |
25330258
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研究機関 | 名古屋工業大学 |
研究代表者 |
打矢 隆弘 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10375157)
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研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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キーワード | エージェント開発ツール / 学習性 / Nash-Q学習 |
研究実績の概要 |
本研究では,①エージェントプログラミングのエキスパート開発者の育成,及び,②エージェント技術を応用した実用システムの普及促進を実現することを目的として,既存の分散エージェントシステム開発ツールの高度化・洗練により,エージェント開発者がより容易にエージェントプログラミングが可能な開発環境を提供する.具体的には,エージェントを統的に開発・運用するための手法[インタラクティブエージェント開発方式]と支援機能[インタラクティブエージェント開発ツール]を開発者に提供し,これらを用いることで開発者の開発作業負担の軽減,及び開発作業の円滑化を達成し,低コストでエージェントプログラミングを習得可能な環境を実現する. 今年度は,昨年提案した「過去の動作結果に基づき自身の行動を最適化する学習型エージェント」の開発支援方式を拡張した.具体的には,強化学習の枠組みであるQ学習,Nash-Q学習,Profit-Sharing学習のうち,2体のエージェントの協調学習であるNash-Q学習に焦点を当て,Nash-Q学習エージェントの学習パラメータの自動設定方式を新たに策定した. また開発ツールにおいて,現在と過去の学習結果との比較が容易な「学習型エージェント動作確認ビューア」を新規開発し,これによりエージェントの動作テストやデバッグ支援を充実させた.
被験者実験では,Nash-Q学習エージェントの設計開発・動作検証が容易化されたことと,学習型エージェント動作確認ビューアによりエージェントの学習効果の把握と学習効率の改善が図れることを確認した.以上により,提案手法の有効性が確認できた.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
エージェントを系統的に開発・運用するための手法[インタラクティブエージェント開発方式]として,学習型エージェントの開発方式をさらに洗練できた.また,支援機能[インタラクティブエージェント開発ツール]として,学習型エージェントの学習効果が容易に把握できる専用ビューアを実装し,開発者の開発支援に寄与できることを確認した.
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今後の研究の推進方策 |
エージェントの多様性に着目して[インタラクティブエージェント開発方式]及び[インタラクティブエージェント開発ツール]のさらなる充実を図り,多様なエージェントの開発の実現,開発者の開発作業負担の軽減,及び開発作業の円滑化を達成する. 特に,学習型エージェントの開発支援については,今後も継続して強化を進める.
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